超级数据可视化库
pydarn的Python项目详细描述
超级双极光雷达网（SuperDARN）的Python数据可视化库。在
变更日志
版本1.1-发布！在
pyDARN将在下一个版本中删除IO包。请使用pyDARNio
pyDARN v1.1版包含以下功能：
- pyDARN IO读取的弃用警告
- Borealis v 5.0文件读取
- RAWACF字段检查中的错误修复
- 抓取最新硬件文件时的错误修复
- 将JME和DCN添加到硬件列表中
- 绘图ACF
- pyDARN中更新的日志记录
文件
pyDARN的文档可以找到here
入门
pip install pydarn
或者读installation guide。在
如果想访问超级数据，请阅读SuperDARN data access documentation。 请务必阅读citing superDARN and pydarn上的文档。在
作为使用pydarn读取非压缩文件的快速教程：
！！！警告 pyDARN将在下一个版本中删除IO包。请使用pyDARNio
importpydarn# read a non-compressed filefitacf_file='20180220.C0.rkn.stream.fitacf'# pyDARN functions to read a fitacf filereader=pydarn.SDarnRead(fitacf_file)records=reader.read_fitacf()
或读取压缩文件：
^{pr2}$有关pyDARN的更多信息和教程，请参阅tutorial section
参与其中
pyDARN一直在寻找那些热衷于学习python、github和/或SuperDARN数据可视化的测试人员和开发人员！ 以下是一些开始的方法：
- Testing Pull Request：要确定哪些{a11}需要立即测试，请根据它们的里程碑过滤它们（v1.1.0当前是最高优先级）。在
- 参与项目：如果你想在某个特定领域寻求帮助，请看pyDARN的projects tab。你感兴趣的项目会给你完成所需的信息。这包括目前正在进行的工作和等待审查的事项。在
- Answer questions：如果您想尝试回答一些pyDARN问题，或者添加到讨论中，请查看pyDARN的issues并按标签筛选。在
- 成为一名开发人员：如果您想练习这些编码技能并添加到库中，请查看pyDARN issues并按里程碑进行筛选，以了解需要立即完成哪些工作。在
如果您想成为团队的一员，请联系领先的开发人员Marina Schmidt（marina.t.schmidt@gmail.com）！在
- 项目
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