ChiantiPy

ChiantiPy е интерфейсът Python с атомния базата данни CHIANTI за Astrophysical спектроскопия
<Силен> Какво е CHIANTI
Кианти осигурява база данни на атомната данни, които могат да бъдат използвани за тълкуване на емисията на спектралните линии и continus излъчвани от висока температура, оптично-тънки астрофизични източници. Проектът CHIANTI осигурява набор от практики, написани на Interactive Data Language (IDL) за достъп до базата данни и изчисляване на различни количества за използване при тълкуването наблюдавания спектър или за производство на синтетична спектри.
<Силен> Първи стъпки с ChiantiPy
Предпоставки
& Nbsp; * Python (latext 2.Х версия; не е съвместим с версия 3.X)
& Nbsp; * Numpy
& Nbsp; * Scipy
& Nbsp; * Matplotlib
& Nbsp; * [незадължително] PyQt4 или wxPython
& Nbsp; * CHIANTI, атомната базата данни за Astrophysical спектроскопия
В допълнение, модулът FortranFormat от Научния Python, разработен от Konrad Hinsen на Centre де Biophysique Moleculaire (http://dirac.cnrs-orleans.fr/ScientificPython/), се включва в това разпределение за простота.
<Силен> Инсталиране на базата данни CHIANTI
The gzipped катран данни топката може да бъде изтеглен от интернет страницата CHIANTI
& Nbsp; * сложи файла на удобно указател, CD към указателя и разархивирайте файла
& Nbsp; * ChiantiPy използва променлива XUVTOP среда, за да се намери в базата данни. Определете XUVTOP с името на директорията, в която е бил поставен на данни Tarball CHIANTI. Например
> SetEnv XUVTOP /data1/xuv/directory.where.the.tarball.was.placed
Някои сайтове имат базата данни CHIANTI поддържа като част от разпределението SolarSoft. В този случай, просто настройте XUVTOP до директорията, бяха, че съществува, обикновено нещо като $ SSW / пакети / Кианти / DBASE
<Силен> Инсталиране на пакета ChiantiPy
Пакетът ChiantiPy може да бъде изтеглен от ChiantiPy, разархивирайте го, CD до директорията, в която тя се разопакова, и след това, като корен
> Питон setup.py инсталиране
Ако не разполагате с корен привилегии, просто казано указателя за ChiantiPy (нарича просто "Кианти") във вашата PYTHONPATH
<Силен> бягане ChiantiPy
Документацията може да се намери на интернет страницата ChiantiPy
По-специално, за употреба бърз старт е включена които трябва да ви стане и работи доста бързо.
<Силен> eeping следите ChiantiPy
Има списък с адреси, които можете да се абонирате в https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/chiantipy-users. За да го абонирате първо място е необходимо да се получи потребителски акаунт от sourceforge.net. Това е прост процес

Какво ново в тази версия:.

• Методите и функциите за изчисляване сечение йонизация бяха Никога не се прилага правилно, и това е било отстранено.
• Изчисляването на коефициентите на йонизация на валута се извършва правилно.
• Грешки при изчисляването на фото-възбуждане и стимулирано излъчване са били коригирани.

Какво ново във версия 0.5.1:

• Тази версия определя основна грешка. На потребителите се препоръчва да инсталирате тази версия.

Какво ново във версия 0.5.0:

• Класът йон има нов метод - emissList - да се състави списък на линии в дадена дължина на вълната.
• The ion.intensityRatio има нов аргумент дума & quot; wvlRanges & quot; така, че чрез създаването wvlRanges = [[100., 200.], [500, 600]], в началото на броя на линиите ще бъде съставена на базата на две само определените граници, т.е., 201-499, няма да бъдат включени.

Какво ново във версия 0.4.2:.

• Това е отстраняваща грешки

Какво ново във версия 0.4.0:

• Тази версия добавя клас radLoss за изчисляване на радиационните загуби и парцел резултатите.
• Методът ion.popPlot сега за бизнес хистограма на популациите на ниво, ако са посочени само една стойност на температура и плътност.
• Преди това той очаква няколко температури или плътности.
• са били направени редица поправки на грешки.

Какво ново във версия 0.3.1:.

• Различни бъгове са фиксирани

Какво ново във версия 0.3:

• Тази версия добавя класа mspectrum, която позволява на потребителите да използват множество локални ядра на процесора за спектрални изчисления, че може да отнеме много време.
• В допълнение, съществуват множество поправки на грешки.

<силни> Изисквания :

• Python