地震前兆数据自动处理框架
Project description
addereq(地震前兆数据自动分析框架)
地震前兆分析手段长期积弱,数据源是一个很大的原因,没有文件存储标准,数据库接入门槛也比较高。
为了突破数据源的壁垒,助力地震前兆科研发展,开发上线了该框架。
主要功能
从地震系统的Oracle前兆数据库中提取数据,生成可视化图形,并无缝集成各种地球物理分析方法,以便实现自动化操作。
安装
- Python环境安装
建议安装Anaconda或者Miniconda,Anaconda安装参考官网链接,Miniconda安装参考官网链接,入门建议安装Anaconda,不需要太多配置,开箱即用。
- addereq包安装
安装好Python环境后,执行以下命令安装addereq。
pip install addereq
由于cx_Oracle在Windows系统下的安装需要Visual C++编译环境,配置起来比较复杂,建议先使用conda安装cx_Oracle,然后再安装addereq,安装命令如下:
conda install cx_Oracle
安装 Oracle 即时客户端
下载以及安装参见 Oracle Instant Client 官网链接
数据库配置文件
需要将常用的数据库配置到default.conf
文件中,该文件可以存放在和脚本相同目录中,也可以存放在系统用户目录中,建议存放在系统用户目录中,目录需为~/.adder/default.conf
。
配置文件格式为:
[db1]
HOST = 192.168.181.12
PORT = 1521
USERNAME = test
PASSWORD = test
TNSNAME = pdbqz
建议将常用数据库全部配置进去,一劳永逸。
主要模块功能说明
fetching 模块
该模块为数据下载模块,可以提供快速批量的数据下载功能。
- 连接数据库
参数只需要输入default.conf
文件中配置的数据库名称即可。
from addereq import fetching as tsf
conn = tsf.conn_to_Oracle('db1')
- 数据下载
from addereq import fetching as tsf
df = tsf.fetching_data(conn, '20230416', '20230416', '地电场', '北京', '分钟值', '原始库', gzip_flag=False)
plotting 模块
该模块为批量绘图模块,提供类MapSIS的功能,可以批量绘制多个台站或者多个测向的曲线。df
变量中可以包含多个台站、多个测向的数据,可以一次性批量绘制,输出文件名自动生成。
- 按台站绘图
from addereq import plotting as tsp
tsp.plot_by_stations(df, conn)
- 按测向代码绘图
from addereq import plotting as tsp
tsp.plot_by_items(df, conn)
联系作者
Project details
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distributions
Built Distributions
Hashes for addereq-1.0.7-cp312-cp312-win_amd64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 1d1d66da95b4839285b13c9b54ff1231047a8473e2624ee5defae1b35799e434 |
|
MD5 | d7faee8e9cf1e8023c3538305e361893 |
|
BLAKE2b-256 | 9ef259437014d9fe1b6fb5f9ed0a7e965147d075393b4cb62cb59ae420480598 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp311-cp311-win_amd64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 1c369e0bbfb18817d052fd752688b19745575784dab48d4503d24ce6032b6342 |
|
MD5 | e771903abaddfeb0903b8a8e2bd4d44c |
|
BLAKE2b-256 | be3e86a65cd82881a1824cf9b9906cc510c448ab2f72b92f0e80d0548b816a1a |
Hashes for addereq-1.0.7-cp310-cp310-win_amd64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | ac8640e3bb4071ae11004d655df1dee139cfe8b44726ab63a6e62ddb2f1a91f7 |
|
MD5 | 0eb645387f9ed00578db83a6b7ff7e98 |
|
BLAKE2b-256 | 7ade7dc3b4a893629ef3f9ac71d2f844bc91cb20b46165ea8c92770f1ffca0d3 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp310-cp310-musllinux_1_1_aarch64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 8ee5dadcf10d96ef6af47ab19148486da0b6a31b9cbefd26f79bb358e8766ccd |
|
MD5 | c984c76ad81819ba1cf90fa2f20d9efd |
|
BLAKE2b-256 | 623c0a37d1fdfceb6a3f527b8825a574ab863f429e59e81cb4cda18596774dc9 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 0a79550a984e953bd23e60f373ddd27b1c8f06f87a9f8fa5d36e3aee455f74ea |
|
MD5 | e958e48e96c25b837af091b1d8348588 |
|
BLAKE2b-256 | a8df5492e128ee91009f0726ae138bb7bf8ba023f95846bc0ff6991f49733c04 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp39-cp39-win_amd64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 6359b0f2230acb10c00696f1a915fb9714629dc3c7378542edc7f54c5abe3418 |
|
MD5 | 9a90a472c7a21173a5c038fb2ef564db |
|
BLAKE2b-256 | bc17442ade84607cdc85eae477f39e1e268e30dbfd6f6e307505e086287ac6c8 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp39-cp39-musllinux_1_1_aarch64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 5a4677e8ec12ea0a3b21affbc90817020c4e42060657bfd7e8adf292798c841a |
|
MD5 | c7086f6f7e44b51f6e2be1a78dd60812 |
|
BLAKE2b-256 | 56add86d823b306dd51ffb004ae2da160850ca57c04735e71128bb2002d8fa71 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | ed5cf5065c5d8c451b02ae169b7518675e37e995a6f81779821f71d6ef0de565 |
|
MD5 | d476030fd94d97f5e83a8acb2770086b |
|
BLAKE2b-256 | 31cc8159a1926a339f5b661286ebc34b7246de26b3710e0888634255fb17ad18 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp38-cp38-win_amd64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 35f82781e6ea95db9886e20127328110dfaf0b902036cf121568beff4b7b7979 |
|
MD5 | c991dac42ce1ad37a74178e91271772f |
|
BLAKE2b-256 | d7deda6e7aa500455cdd83e2fdd10a1d565c2bfff1e3d0db08fa92b80bdb5b29 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp38-cp38-musllinux_1_1_aarch64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 9f620c44528025dd99c476512dc3df4fcd5241b467a05061a4ccb96c82380a2d |
|
MD5 | 1d6f5b771c39b2aa2f45cdbe92e1bcfe |
|
BLAKE2b-256 | 09170980f763e4cb78589187deeb7b6f2de4c285674260d389b4c11e47964b8e |
Hashes for addereq-1.0.7-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 981499e9a112d3fb8956ea14bce08927ee75fa4b3a95380ae7cd0df3958b2b11 |
|
MD5 | 3c082b5c126bbada1a86d61f7b65f757 |
|
BLAKE2b-256 | 339eddabab15b574bab74bfc3abf7739d21e14733acbdb400679631ca92b0a11 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 3491bbab04b7cc61c209d00793e681f0075dec8df678073770d58c6c86fde022 |
|
MD5 | 86548c716b4520d542b2f64537f31542 |
|
BLAKE2b-256 | ada0e5f82f1a47cae9dfe37677623a8c1e112df9f4c0da7286eae416362cd689 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp37-cp37m-musllinux_1_1_aarch64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | d2924276bc4a72395017afd73dd42de7f214a8ba1af27039443a1a6fd603398e |
|
MD5 | eb64bc63a7b80037a780954e2cd858cd |
|
BLAKE2b-256 | 66647556ffad4807726b1c3cfd3ae58dc88384c395bf4ab58b7b315b42f24127 |
Hashes for addereq-1.0.7-cp37-cp37m-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 4091444525c56f3ea74475620c7229275292c6262528918870b5921c5dda6691 |
|
MD5 | fe7d5596fc79b9e3ad9e03d925b0cea5 |
|
BLAKE2b-256 | 9301f7098e58b5e1e3d179f839273e83cd0d7748835624d640fb0150fab3593c |