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


BuildDocumentation StatusPyPI

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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