Python包,用于计算Koopman运算符的数据驱动近似值。
pykoopman的Python项目详细描述
PyKoopman是一个Python包,用于计算Koopman运算符的数据驱动近似值。 TODO:改进描述
安装
安装pip
如果您使用的是Linux或macOS,则可以使用pip安装PyKoopman:
pip install pykoopman
从源安装
首先克隆此存储库:
^{pr2}$然后,要安装包,请运行
pip install .
如果你没有pip,你可以用
python setup.py install
如果您没有根访问权限,您应该在上面的行中添加--user选项。在
文件
PyKoopman的文档位于Read the Docs。在
社区指南
贡献代码
我们欢迎对PyKoopman的贡献。要提供新功能,请提交请求。首先,我们建议在requirements-dev.txtvia中安装包
pip install -r requirements-dev.txt
这将允许您运行单元测试并自动格式化代码。要被接受,您的代码应该符合PEP8并通过所有单元测试。代码可以通过调用
pytest
我们建议使用pre-commit格式化您的代码。一旦您将更改转移到提交
git add path/to/changed/file.py
您可以运行以下命令来自动重新格式化暂存代码
pre-commit -a -v
请注意,您将需要重新暂存对代码所做的任何更改pre-commit。在
报告问题或错误
如果您在代码中发现一个bug或者想要请求一个新的特性,请打开一个问题。在
参考文献
TODO:添加适当的引用
- 威廉姆斯,马修O,约安尼斯G.凯夫雷基迪斯和克拉伦斯W.罗利。 “koopman算子的数据驱动近似:扩展动态模式分解。” 非线性科学杂志25,第6期(2015):1307-1346。 [DOI]
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