ytree

这是 ytree，一个用于处理合并树数据的 yt 扩展。

宇宙学中的结构形成以分层的方式进行，暗物质晕通过与其他晕合并而增长。这种类型的演变可以概念化为一棵树，小分支连接到依次更大的分支，最终连接到树干。合并树描述了宇宙模拟中晕的增长，通过将给定快照中出现的晕与其前一个快照的直接祖先和下一个快照中的后代联系起来。

合并树生成计算成本很高，存在大量用于计算它们的代码。然而，每个代码都将结果数据保存为不同的格式。ytree是一个Python包，用于读取和操作来自多种格式的合并树数据。如果您已经熟悉使用 yt 来分析宇宙模拟的快照，那么请将 ytree 视为合并树的 yt。

要使用 ytree 加载合并树数据集并打印单个树中所有晕的质量，可以进行以下操作

>>> import ytree
>>> a = ytree.load('tree_0_0_0.dat')
>>> my_tree = a[0]
>>> print(my_tree['tree', 'mass'].to('Msun'))
[6.57410072e+14 6.57410072e+14 6.53956835e+14 6.50071942e+14 ...
 2.60575540e+12 2.17122302e+12 2.17122302e+12] Msun

所有当前支持的格式列表可在在线文档中找到。如果您希望添加对其他格式的支持，我们将非常乐意与您合作实现。原则上，任何具有一个或多个祖先和一个子代的树形数据都可以得到支持。

安装

ytree可以使用pip或conda进行安装

pip安装

pip install ytree

conda安装

conda install -c conda-forge ytree

源安装

要获取开发版本，请克隆此存储库并按照以下方式安装

git clone https://github.com/ytree-project/ytree
cd ytree
pip install -e .

入门指南

ytree文档将指导您进行安装、开始分析合并树，并帮助您成为项目的贡献者。看看吧！

示例数据

ytree支持的所有合并树格式的示例数据可在yt Hub的ytree数据集合中找到。

贡献

ytree需要您的贡献才能变得更好！作为yt项目的扩展，我们遵循yt的贡献指南。

引用ytree

如果您在工作中使用了ytree，请引用以下内容

Smith et al., (2019). ytree: A Python package for analyzing merger trees.
Journal of Open Source Software, 4(44), 1881,
https://doi.org/10.21105/joss.01881

BibTeX用户

  @article{ytree,
    doi = {10.21105/joss.01881},
    url = {https://doi.org/10.21105/joss.01881},
    year  = {2019},
    month = {dec},
    publisher = {The Open Journal},
    volume = {4},
    number = {44},
    pages = {1881},
    author = {Britton D. Smith and Meagan Lang},
    title = {ytree: A Python package for analyzing merger trees},
    journal = {Journal of Open Source Software}
  }

如果您想引用您工作中使用的ytree的特定版本，请包含以下引用

@software{britton_smith_2022_7335683,
  author       = {Britton Smith and
                  Meagan Lang and
                  Juanjo Bazán},
  title        = {ytree-project/ytree: ytree 3.2.0 Release},
  month        = nov,
  year         = 2022,
  publisher    = {Zenodo},
  version      = {ytree-3.2.0},
  doi          = {10.5281/zenodo.7335683},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.7335683}
}

资源

• 最新文档可在https://ytree.readthedocs.io找到。

• 在开源软件期刊中的ytree论文。

• ytree是yt项目的扩展。ytree相关的交流可以使用yt项目社区资源。ytree的开发者通常可以在yt项目的Slack频道中找到。