pygix

Pygix是一个通用的Python库，用于执行 grazing-incidence 和 fiber X-ray 散射数据的减少。

Pygix库已被开发用于减少 grazing-incidence (GISAXS, GIWAXS, GIXRD, GIXD，统称为GIXS) 和纤维衍射模式记录的2D X射线散射数据。该软件包被设计得尽可能通用，即不假设数据（由用户作为numpy数组传递）的所有检测器和几何校正都可以在数据减少时进行处理。

有关更多详细讨论，请参阅 wiki！

示例用法

    import pygix
    import pygix.plotting as pp

    pg = pygix.Transform()
    pg.load('detector_calibration.poni')
    pg.indcident_angle = 0.2

    # transform image into reciprocal space:
    i, qxy, qz = pg.transform_reciprocal(data)

    pp.implot(i, qxy, qz, xlim=(-5, 28), ylim=(-.5, 32), mode='rsm')

这将生成以下图像：

Pygix使用了Stribeck[1]最初描述的纤维变换（基于Polayni[2]的早期工作），最近已经用于掠入射散射的情况[3]。因此，纤维和掠入射X射线散射的倒易空间变换是等价的，这意味着这个Python库对这两类实验都是通用的。

Pygix在传统的二维透射方位积分方面大量基于pyFAI库[4]。

参考文献

1. Stribeck和Nöchel, J. Appl. Crystallogr., (2009), 42, 295–301
2. Polanyi, Z. Physik, (1921), 7, 149-180
3. Lilliu和Dane, arXiv:1511.06224 [cond-mat.soft]
4. Ashiotis, Deschildre, Nawaz, Wright, Karkoulis, Picca和Kieffer, J. Appl. Crystallogr., 2015, 48, 510–519 (https://github.com/silx-kit/pyFAI/)

安装

在不久的将来，pygix将通过PIP提供。在此期间，请从github仓库下载.zip格式的源代码，并解压。

    unzip pygix-master.zip

进入pygix-master目录，构建并安装软件包

    cd pygix-master
    python setup.py build install

致谢

• pygix由Thomas Dane编写，得到了Jerome Kieffer的贡献和协助。
• 倒易空间变换的推导是与Samuele Lilliu合作完成的。
• pygix高度依赖于pyFAI库。