一种用于检测和可视化网络中的接收器、源和网桥的软件包。
ssb-pkg的Python项目详细描述
一般信息：
- 查看https://chipdelmal.github.io/MoNeT/SSBSTP了解一般项目详细信息！在
当前结构：
- 单边带
- 输出
- 数据
- 一些_位置.csv在
- 果仁
- 内核_1.csv
- 内核2.csv
- 。。。在
- 内核\n.csv
__init__.pyssbplots.pyclusters.pympc_defs.pydetector.pysimulator.py
套餐概述：
- 这个包为MoNet项目提供了一种更方便的方法来执行sink/source/bridge检测和网络分析。给定一个集群列表、一个内核列表和一个位置网络，
clusters.py脚本将迭代所有集群，并对每个集群使用指定的位置对每个内核运行sink/source/bridge检测。该脚本使用多处理来更有效地计算大输入的结果。结果被放在一个嵌套字典中，这样dictionary[c][k]是与c集群一起使用的检测器对象，k是内核的文件名。该软件包还附带了一个绘图库，用于以更吸引人的方式检查脚本的结果。在
主要文件概述：
detector.py：包含Detector类的类定义。Detector类接受一个随机矩阵（或内核）和一个pandas数据帧，列为“pop”、“lat”和“lon”。然后可以使用它对数据执行sink/source/bridge检测。探测器可以使用多种设置，所有这些都记录在文件中。在simulator.py：包含Simulator类的类定义。Simulator类继承自Detector。它意味着包含计算耗时量或执行模拟的并行化方法。默认的启动程序代码附带一个方法，该方法在指定的时间步数上计算总体数。在clusters.py：运行多进程集群检测的脚本。这提供了一些默认方法，并根据要运行的实验类型进行了必要的修改。启动程序脚本采用以下标志：-l：位置CSV文件的路径（例如“data/some_位置.csv'）-k：用于检测的内核目录的路径。内核应该是CSV文件（例如“data/Kernels”）。在-o：输出文件夹的名称。如果未指定，将创建一个名为“outputs”的文件夹（如果它不存在），并将结果放入其中。在-c：一个逗号分隔的整数字符串，表示要用于检测的群集数。在-t：运行SSB的时间点-p：要使用的进程数。如果未指定，则使用cpu_count()返回的数字。在-s:K-means的random_state参数的值-e：实验id，用于命名结果输出文件。在
mpc_defs.py：包含clusters.py的帮助函数。这是多处理所必需的。在ssbplots.py：用于绘制clusters.py脚本结果的模块。文件中给出了有关每个绘图的更多详细信息。在
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