MDAnalysisData

访问MDAnalysis工作坊和扩展测试的数据。

数据集存储在外部稳定URL上（例如，在figshare、zenodo或DataDryad上），该软件包提供了一个简单的界面来下载、缓存和访问数据集。

安装

使用时，安装该软件包

pip install --upgrade MDAnalysisData

或使用conda安装

conda install --channel conda-forge mdanalysisdata

访问数据集

导入数据集并访问您选择的数据集

from MDAnalysisData import datasets

adk = datasets.fetch_adk_equilibrium()

返回的对象包含指向拓扑和轨迹文件路径的属性，以便您可以直接使用它，例如，与MDAnalysis一起使用

import MDAnalysis as mda
u = mda.Universe(adk.topology, adk.trajectory)

元数据对象还包含一个DESCR属性，其中包含数据集的描述，包括相关引用。

print(adk.DESCR)

管理数据

数据在本地的data目录 ~/MDAnalysis_data中存储（即在用户的主目录中）。可以通过设置环境变量MDANALYSIS_DATA来更改此位置，例如

export MDANALYSIS_DATA=/tmp/MDAnalysis_data

可以使用以下方式获取数据目录的位置

MDAnalysisData.base.get_data_home()

如果删除了数据目录，则数据将再次下载。在下载文件时，使用SHA256校验和检查数据文件完整性。

可以使用该函数擦除数据目录

MDAnalysisData.base.clear_data_home()

贡献新的数据集

请将新的数据集添加到MDAnalysisData。有关详细信息，请参阅贡献新数据集，但简而言之

1. 在问题跟踪器中提出一个问题，描述您想添加的内容；这个问题将成为讨论的焦点，开发人员可以轻松提供建议
2. 将数据存放在一个与开放数据兼容的存档中（首选CC0或CC-BY许可证）
3. 在MDAnalysisData中编写访问器代码

致谢

本包仿照sklearn.datasets设计。它使用了来自sklearn.datasets的代码（在BSD 3-clause许可证下）。

不包括数据；请参阅每个数据集的DESCR属性以获取作者的、引用的和数据的许可信息。