xarray-einstats

xarray的统计、线性代数和einops

安装

要安装，请运行

(.venv) $ pip install xarray-einstats

请参阅文档以获取更多安装说明。

概述

如其在网站上所述

xarray使处理多维标签数组变得简单、高效且有趣！

代码通常更冗长，但通常是因为它更清晰，因此更不易出错，更直观。以下是一些我们认为增加的清晰度值得额外字符的权衡示例

然而，在某些情况下，使用xarray可能导致代码过于冗长，且往往不够清晰。xarray_einstats提供了对一些numpy和scipy函数的包装（主要是numpy.linalg和scipy.stats），以及对einops的包装，API和功能均针对xarray进行了适配。更多信息请参阅入门页面。

贡献

xarray-einstats处于积极开发阶段，欢迎所有类型的贡献！有关如何贡献的详细信息，请参阅贡献指南。

相关链接

• 文档：https://einstats.python.arviz.org/en/latest/
• 贡献指南：https://einstats.python.arviz.org/en/latest/contributing/overview.html
• ArviZ项目网站：https://www.arviz.org

类似项目

以下是我们所知道的几个类似项目。请注意，它们都是互补的，没有重叠

• xr-scipy
• xarray-extras
• xhistogram
• xrft

引用xarray-einstats

如果您使用此软件，请使用以下模板和Zenodo提供的特定版本DOI进行引用。点击徽章可跳转到Zenodo页面，选择您所使用的版本的DOI

• Oriol Abril-Pla. (2022). arviz-devs/xarray-einstats <version>. Zenodo. <version_doi>

或bibtex格式

@software{xarray_einstats2022,
  author       = {Abril-Pla, Oriol},
  title        = {{xarray-einstats}},
  year         = 2022,
  url          = {https://github.com/arviz-devs/xarray-einstats}
  publisher    = {Zenodo},
  version      = {<version>},
  doi          = {<version_doi>},
}