Python中的ND标记数组
项目描述
LArray：N维标记数组
LArray 是一个开源 Python 库，旨在提供用于轻松探索和操作 N 维标记数据结构的工具。
图书馆亮点
用于存储和操作多维数据的 N 维标记数组对象
用于读取和写入不同格式数组的 I/O 函数：CSV、Microsoft Excel、HDF5、pickle
数组可以分组为 Session 对象并立即加载/转储
带有 IPython 控制台的用户界面，用于快速探索数据
与 pandas 库兼容：数组对象可以转换为 pandas DataFrame，反之亦然。
安装
预构建的二进制文件
安装 larray 最简单的方法是通过 Conda。对于安装 larray 的所有平台，可以通过以下方式完成：
conda install -c larray-project larray
这将安装仅取决于 Numpy 和 Pandas 库的轻量级 larray 版本。需要额外的库来使用包含的图形用户界面、绘图或使用特殊的 I/O 功能以便从 Excel 或 HDF 文件中轻松转储/加载。可选依赖项如下所述。
可以使用所有可选依赖项安装 larray
conda install -c larray-project larrayenv
您也可以先将频道larray-project添加到频道列表中
conda config --add channels larray-project
然后将 larray （或 larrayenv）安装为
conda install larray
从源头构建
最新版本的 LArray 可从 https://github.com/larray-project/larray.git获得
一旦满足了下面详述的要求，只需运行：
python setup.py install
所需的依赖项
可选依赖项
用于 IO（HDF、Excel）
pytables：用于处理 HDF5 格式的文件。
xlwings：推荐的软件包，以获得 LArray 的所有 Excel 功能。仅适用于 Windows 和 Mac 平台。
openpyxl：推荐用于读写 Excel 2010 文件的包（即：.xlsx）
xlsxwriter：用于写入数据、格式化信息，特别是 Excel 2010 格式（即：.xlsx）的图表的替代包
xlrd：用于从旧 Excel 文件（即：.xls）中读取数据和格式化信息
- 重量：
用于将数据和格式信息写入旧版 Excel 文件（即：.xls）
larray_eurostat：提供轻松将 EUROSTAT 文件下载为 larray 对象的功能。目前仅限于 TSV 文件。
对于图形用户界面
LArray 包括一个图形用户界面，用于查看、编辑和比较数组。
pyqt（4 或 5）：larray-editor需要（见下文）。
pyside：PyQt 的替代品。
qtpy：larray-editor需要。使用 PyQt5 布局提供对 PyQt5、PyQt4 和 PySide 的支持。
larray-editor：需要使用与 larray 关联的图形用户界面。它假定已安装qtpy和pyqt或pyside。在 Windows 上，还在 Windows 开始菜单中创建一个菜单LArray。
用于绘图
matplotlib：绘图所需。
各种各样的
pydantic：需要使用CheckedSession。
文档
官方文档托管在http://larray.readthedocs.io/en/stable/上的 ReadTheDocs
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