Seldon框架的Python绑定

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PySeldonlib

PySeldonlib 是一个用于意见动力学模拟的 Python 包，是 Seldon 框架 的扩展。它提供

用于模拟各种意见动力学模型（如经典的 DeGroot 模型、Deffuant 模型、活动驱动模型等）的工具。
用于创建、操作和研究的工具，这些网络可以是随机生成的或由用户提供的。
一个干净、健壮的界面，用于进行模拟。

意见动力学

意见动力学是复杂系统和社物理领域的一个研究领域，它探讨了意见、信仰和态度如何在社交网络中演变和传播。它结合了物理学、社会科学和数学的元素，以了解在个人信念、同伴压力、媒体影响和社会规范等各种影响下，推动意见形成和变化的机制。

我们的工作通过提供稳健的模拟和分析工具，为这一跨学科领域做出了贡献，有助于理解复杂的意见动力学现象 Seldon-Code。

DeGroot 模型示例

DeGroot 模型是一种社会影响模型。它描述了网络中的代理如何通过更新他们的观点（基于邻居的观点）来达成共识。DeGroot 模型是一个简单的社会影响模型，在文献中已被广泛研究。它用于模拟广泛的社会现象，如信息的传播、意见的形成和社会规范的出现。

以下是一个使用 DeGroot 模型在网络上达成共识的示例。我们将创建一个由 20 个具有随机意见和随机连接的代理组成的网络。然后我们将进行模拟。

初始意见

以下显示了网络中代理的初始意见，范围在 [0,1] 之间

Initial Opinions

最终意见

以下显示了模拟后网络中代理的最终意见

Final Opinions

我们可以得出结论，代理在模拟后达成了共识。

参考

DeGroot, M. H. (1974). Reaching a Consensus. Journal of the American Statistical Association, 69(345), 118–121. https://doi.org/10.2307/2285509

用法

import pyseldonlib

pyseldonlib.run_simulation_from_config_file(config_file_path = '/path/to/config/file')

import pyseldonlib

model = pyseldonlib.DeGroot_Model(max_iterations=1000,
                               convergence_tol=1e-6,
                               rng_seed=120, 
                               other_settings=other_settings)

output_dir_path = str("./output")

model.run(output_dir_path)

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pyseldonlib-1.0.0-cp313-cp313-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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算法	哈希摘要
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pyseldonlib-1.0.0-cp313-cp313-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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算法	哈希摘要
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算法	哈希摘要
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算法	哈希摘要
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算法	哈希摘要
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pyseldonlib-1.0.0-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
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算法	哈希摘要
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Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp312-cp312-macosx_12_6_arm64.whl
算法	哈希摘要
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Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp311-cp311-win_amd64.whl
算法	哈希摘要
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Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl
算法	哈希摘要
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MD5	`86376633c5282ba5a5d500967f16d280`
BLAKE2b-256	`f176270e23852f80d9eea4a8e4d68684ad1b7e6e8063ea1d908f86dba2c1d8e6`

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Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`af39b27cac52fedafbe424ce51922f2fc7fff066b54e5a157b48901d13448e03`
MD5	`6d63b732bb9e76e918529e1073761ac9`
BLAKE2b-256	`8ae5b88f0305833fdcfec3419d4e4535db9db2933245145fe615d16d78093a8a`

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp311-cp311-macosx_12_6_x86_64.whl

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp311-cp311-macosx_12_6_x86_64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`02a095e9366744a680115743d15d590fca6ef8bdd3ae03b4419bc156ff6c48ed`
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算法	哈希摘要
SHA256	`46a40fd363016a5527e84aaab64e3c623a43ca5e90a1054888abd4cd5a047330`
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算法	哈希摘要
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Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp310-cp310-musllinux_1_2_x86_64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`1d0d1ae17f1574b4654290cc8407ea113a5f75cb9e77686f62e9c7626af13fd7`
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Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`3b0d53e20ce44b13a235539d813a2498df88c204e27e41ffa7a8db4b543f3bff`
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BLAKE2b-256	`fd4acdeecd5298d643a202e59fe43c19504ef7c3698095eef62cbc91946250a8`

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp310-cp310-macosx_12_6_x86_64.whl

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp310-cp310-macosx_12_6_x86_64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`32f66502bd3c59158f611d03e402868ec6055fcc005c025878926d8e8ddb5a19`
MD5	`862b3fd05ba42a20111dd455e411fcaa`
BLAKE2b-256	`6db0a0251fc7f8b69aa6383864af5c9441295868f149dc0555798ae49d3db230`

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp310-cp310-macosx_12_6_arm64.whl

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp310-cp310-macosx_12_6_arm64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`fbb46fca55044c31043bb3c2aefbd3f20e246203262fa9fe53d7db5c3de3c967`
MD5	`4843769b731464918c722ee4c86c908c`
BLAKE2b-256	`a218bfd79218302e9faeb1e733f208fb705d3e8da12a2a90f781dc11737d26ac`

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`837c6c3cec0920ac0bfcbb0be7781d84d7195d9e13a50ce0b9bd21f4064a698b`
MD5	`15f108802c668de0476ac1665269c7df`
BLAKE2b-256	`dd5ac3330d2958845345198565cb8d27c29bf8a4eefcddd8a886696d46c26b31`

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-musllinux_1_2_x86_64.whl

Hashes for pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-musllinux_1_2_x86_64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`64adac235ee4346cc5026c21a91074eaffac0ed6ee7958c22e908c7adcc203b5`
MD5	`ca4460aa0a8f5e24657ca1c895dad53e`
BLAKE2b-256	`eab81f8d80be20ddf9f4b5fffd6462f1c06f90044e5cc8a5d78256eb35139c4a`

哈希值用于 pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

用于 pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`575ff03e334ac4e8cd497940c9b82ffbb251805c03184afbd25ca852b4a6c730`
MD5	`33da8599c2aa9b5e158f3b625c1ce4da`
BLAKE2b-256	`9c10c3270775c62fb5edeba90ed3ba791660fad83a5830feebe9ed028c42a5ae`

哈希值用于 pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-macosx_12_6_x86_64.whl

用于 pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-macosx_12_6_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`c03c38ebb4604e9ba946095be7bac0acd95c6656d681a9eaaa0c899eb8c3b515`
MD5	`90a96c92f24b88e978b5e3a48fa50f42`
BLAKE2b-256	`85ebf2c8dc9814f56219061c7a7d3cb15e2c1b430f23414e094389d46c3f91ea`

哈希值用于 pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-macosx_12_6_arm64.whl

用于 pyseldonlib-1.0.0-cp39-cp39-macosx_12_6_arm64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`a956ff2ccee205154344d7db2b308b38a0c9114397862dec472aefec4bd64094`
MD5	`8c90c1161e9c12cb4997ce5ea0a30502`
BLAKE2b-256	`4dd08655d240f1552e6a9ad8f3410a9998c77b3d5fa4df2eddf751dfc8f564cb`

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