一个用于完全运行数据与模型比较以评估模型技能的包。
项目描述
海洋模型技能评估器
一个用于完全运行数据与模型比较以评估模型技能的包。
您可以将分析作为Python包或通过命令行界面运行。
对于一组模型-数据验证，需要遵循以下三个步骤，这是一维变量的情况
- 为您模型的输出创建一个目录。
- 为您数据创建一个目录。
- 运行比较。
这些步骤会将文件保存到用户应用程序目录缓存中。请参阅演示以获取更多详细信息。
基于cookiecutter science project模板的项目。
安装
设置环境
注意：请确保您已安装Anaconda或Miniconda。
创建一个名为"omsa"的conda环境，包括包ocean-model-skill-assessor
$ conda create -n omsa -c conda-forge ocean-model-skill-assessor
请注意，如果您首先将mamba安装到基本Python中，然后再用"mamba"替换所有"conda"实例，则安装包会更快。
激活您的新Python环境以便使用
$ conda activate omsa
还要安装cartopy以能够绘制地图
$ conda install -c conda-forge cartopy
安装到现有环境
从conda-forge
$ conda install -c conda-forge ocean-model-skill-assessor
从PyPI
$ pip install ocean-model-skill-assessor
要绘制模型域和数据位置的地图，您还需要安装cartopy。如果您已使用conda
$ conda install -c conda-forge cartopy
如果您是从PyPI安装的，请查看在此处安装cartopy的说明此处。
开发额外包
要开发此包，请使用以下方法安装额外的包
$ conda install --file requirements-dev.txt
然后在提交和推送到github之前，在本地上运行
$ pre-commit run --all-files
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解有关安装包的更多信息。
源分布
ocean-model-skill-assessor-1.2.0.tar.gz (831.4 kB 查看哈希值)
构建分布
关闭
ocean-model-skill-assessor-1.2.0.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | e2ff02b947a69cd8e523201c7499674a76d68feffe7972da2d00a5a03f745c9a |
|
| MD5 | 4adcce8f26fefa22b3a0fd5490fec747 |
|
| BLAKE2b-256 | d0eebcd30afc8d1bd72d5e42fd72f6064a907d808a391acc9fd1378085b92595 |
关闭
ocean_model_skill_assessor-1.2.0-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 0a11c2c9c72dd367ab60f593597975d531e3d07ff9567ab3ade731f9c5b2ad24 |
|
| MD5 | 0944e2cec6919e36b7d11d5817d297e5 |
|
| BLAKE2b-256 | 731979e06d790880ac32888dd24f015308c8d4cda1a057962f5e0251b5ee1770 |