معرفی شرکت ها


Auriga-0.1


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

A neural network for structure parameter determination
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل Auriga-0.1
نام Auriga
نسخه کتابخانه 0.1
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Marina Kounkel
ایمیل نویسنده marina.kounkel@wwu.edu
آدرس صفحه اصلی https://github.com/mkounkel/Auriga
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/Auriga/
مجوز -
# Auriga Auriga neural net predicts age, extinction, and distance to stellar populations ``` positional arguments: tableIn Input table with Gaia DR2 source ids and cluster ids optional arguments: -h, --help show this help message and exit --tutorial Use included test.fits or test.csv files as inputs --tableOut TABLEOUT Prefix of the csv file into which the cluster properties should be written, default tableIn-out --iters ITERS Number of iterations of each cluster is passed through Auriga to generate the errors, default 10 --localFlux Download necessary flux from Gaia archive for all source ids, default True --saveFlux SAVEFLUX If downloading flux, prefix of file where to save it, default empty --silent SILENT Suppress print statements, default False --cluster CLUSTER Column with cluster membership --source_id SOURCE_ID Column with Gaia DR2 source id, --gaiaFluxErrors GAIAFLUXERRORS If loading flux, whether uncertainties in Gaia bands have been converted from flux to magnitude, default True --g G If loading flux, column for G magnitude --bp BP If loading flux, column for BP magnitude --rp RP If loading flux, column for RP magnitude --j J If loading flux, column for J magnitude --h H If loading flux, column for H magnitude --k K If loading flux, column for K magnitude --parallax PARALLAX If loading flux, column for parallax --eg EG If loading flux, column for uncertainty in G magnitude --ebp EBP If loading flux, column for uncertainty in BP magnitude --erp ERP If loading flux, column for uncertainty in RP magnitude --ej EJ If loading flux, column for uncertainty in J magnitude --eh EH If loading flux, column for uncertainty in H magnitude --ek EK If loading flux, column for uncertainty in K magnitude --eparallax EPARALLAX If loading flux, column for uncertainty in parallax --gf GF If uncertainties have not been converted to magnitudes, column for G flux --bpf BPF If uncertainties have not been converted to magnitudes, column for BP flux --rpf RPF If uncertainties have not been converted to magnitudes, column for RP flux --egf EGF If uncertainties have not been converted to magnitudes, column for uncertainty in G flux --ebpf EBPF If uncertainties have not been converted to magnitudes, column for uncertainty in BP flux --erpf ERPF If uncertainties have not been converted to magnitudes, column for uncertainty in RP flux ``` ## Examples: Downloading photometry from the Gaia Archive for the sources defined in the fits table, saving the fluxes, and generating the outputs ``` auriga test.fits --tableOut test-out --saveFlux test --tutorial ``` Using previously downloaded fluxes to generate predictions. 20 implementations of each cluster are generated instead of 10, to estimate the uncertainties in the cluster parameters ``` auriga test.csv --localFlux --iters=20 --tutorial ``` Using previously downloaded fluxes, defining all the necessary columns ``` auriga test.fits --localFlux --gaiaFluxErrors --g phot_g_mean_mag --bp phot_bp_mean_mag \ --rp phot_rp_mean_mag --j j_m --h h_m --k ks_m --ej j_msigcom --eh h_msigcom \ --ek ks_msigcom --eparallax parallax_error --tutorial --silent ``` ## Required packages: * Astropy * Astroquery * Pytorch * Pandas


نیازمندی

مقدار نام
- torch
- torchvision
- astropy
- astroquery
- pandas


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.6 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl Auriga-0.1:

    pip install Auriga-0.1.whl


نصب پکیج tar.gz Auriga-0.1:

    pip install Auriga-0.1.tar.gz