Python中的Lowtran LOWTRAN7大气吸收消光模型。 由Michael Hirsch更新，使其独立于平台，可从Python≥3.6和轻松访问。 通过使用直接内存传输，可以从Python上访问主要的LOWTRAN程序，而无需编写/读取文本文件的麻烦且容易出错的过程。 带有适当的元数据的xarray.Dataset高性能，简单的ND数组数据将被传递出去。 画廊 有关如何制作这些示例的信息，请参见下文。 安装 您将需要一个Fortran编译器。 gfortran是一种合适的编译器。 我们使用f2py （ numpy一部分）通过使用自动生成的填充代码对Fortran库进行特殊编译来无

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迪吧 disba是一个计算效率高的Python库，用于建模表面波弥散，该库使用编译的Python中的代码子集。 这样的实现减轻了同样基于CPS的其他库（例如 ， 和PyLayeredModel ）所需要的Fortran编译器的通常前提条件，这通常会导致进一步的安装故障排除，尤其是在Windows平台上。 disba的目标是轻巧，轻便且不影响性能。 例如，它比编译CPS的surf96程序产生类似速度f2py瑞利波，但显著为爱波快随层数。 Disba还为瑞利波实现了快速增量矩阵算法，该算法比Dunkin的矩阵算法要快一些。 特征 正向建模： 使用Dunkin矩阵或快速delta矩阵算法计算瑞利波相位或群色散曲线， 使用Thomson-Haskell方法计算Love-wave相位或群色散曲线， 计算瑞利波椭圆率。 特征函数和敏感度内核： 计算瑞利波和爱波本征函数， 计算层厚

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