ndv

简单的、快速加载、异步的、Qt的多维数组查看器，依赖最少。

import ndv

data = ndv.data.cells3d()
# or ndv.data.nd_sine_wave()
# or *any* arraylike object (see support below)

ndv.imshow(data)

作为ndv.imshow()的替代，您可以直接实例化ndv.NDViewer（QWidget子类）

from qtpy.QtWidgets import QApplication
from ndv import NDViewer

app = QApplication([])
viewer = NDViewer(data)
viewer.show()
app.exec()

ndv.NDViewer

• 非常快速的导入和加载时间
• 支持任意数量的维度，具有2D/3D视图画布，以及所有不可见维度的滑块
• 滑块支持整数以及基于切片（范围）的切片
• 由cmap提供的彩色图
• 支持vispy和pygfx后端
• 支持任何类似于numpy的鸭子数组，包括但不限于
  • numpy.ndarray
  • cupy.ndarray
  • dask.array.Array
  • jax.Array
  • pyopencl.array.Array
  • sparse.COO
  • tensorstore.TensorStore（支持命名维度）
  • torch.Tensor（支持命名维度）
  • xarray.DataArray（支持命名维度）
  • zarr（支持命名维度）

请参阅示例中的每种数组类型的示例

[!NOTE] 您可以通过扩展ndv.DataWrapper并实现一些方法来添加对任何自定义存储类的支持。
（这不需要修改ndv，但欢迎对新的包装器做出贡献！）

安装

唯一所需的依赖项是numpy和superqt[cmap,iconify]。您还需要一个Qt后端（PyQt或PySide）以及vispy或pygfx之一，可以通过额外的ndv[<pyqt|pyside>,<vispy|pygfx>]安装。

pip install ndv[pyqt,vispy]

![提示] 如果你同时安装了vispy和pygfx，ndv将默认使用vispy，但你可以通过环境变量NDV_CANVAS_BACKEND=pygfx或NDV_CANVAS_BACKEND=vispy来覆盖此设置。

动机

这个包源于快速查看多维数组的需要，对长导入时间和/或过多的依赖列表零容忍。我希望有一个可以用于查看任何多维数组类型的工具，无需对维度做出任何假设。我希望它能很好地与远程异步加载数据一起工作。我还希望它能够利用命名维度和分类坐标值（当可用时）。目前，它是一个仅适用于Qt的窗口小部件，因为需求就是在这里产生的，但我可以想象将来可能会有一个jupyter窗口小部件（可能作为vispy/pygfx的远程帧缓冲区）。

我并不打算将其发展成为一个完整的应用程序或包裹完整的场景图，尽管点选和ROI选择将是受欢迎的附加功能。