scikit-geometry项目使用教程

scikit-geometry项目使用教程

scikit-geometry Scientific Python Geometric Algorithms Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-geometry

1. 项目目录结构及介绍

scikit-geometry是一个基于Python的科学计算几何算法库。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

scikit-geometry/
├── .github/              # GitHub特定配置文件
├── docs/                 # 项目文档和Jupyter笔记本
├── include/              # 可能包含的头文件或相关配置
├── notebooks/            # Jupyter笔记本文件
├── skgeom/               # 包含核心几何算法的Python模块
├── src/                  # 源代码目录
├── test/                 # 测试用例
├── .appveyor.yml         # Appveyor持续集成配置文件
├── .gitignore            # Git忽略文件
├── .travis.yml           # Travis CI持续集成配置文件
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── MANIFEST.in           # 打包时包含的文件列表
├── README.md             # 项目说明文件
├── environment.yml       # 项目环境配置文件
├── readthedocs.yml       # Read the Docs配置文件
├── setup.py              # 设置文件，用于构建和安装项目

• .github/：存放GitHub特有的配置文件。
• docs/：项目文档，包括Jupyter笔记本，用于展示库的使用方法。
• skgeom/：包含项目的核心模块和几何算法。
• src/：源代码目录，可能包含项目实现的相关代码。
• test/：测试目录，包含了项目的单元测试代码。
• 其他文件如.appveyor.yml、.travis.yml、environment.yml、readthedocs.yml等均为项目自动化构建、测试和文档发布的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

在scikit-geometry项目中，并没有一个特定的“启动文件”。项目的使用主要是通过导入skgeom模块来使用其中的几何算法和类。以下是一个简单的示例：

import skgeom as sg

# 创建两点
a = sg.Point2(5, 3)
b = sg.Point2(10, 8)

# 输出这两点
print(a, b)

在实际应用中，您需要根据需求导入相应的模块或类，并按照提供的API进行操作。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下几个：

• setup.py：这是Python项目的标准配置文件，用于描述项目的基本信息，如项目名称、版本、作者等，以及项目依赖。在安装项目时，这个文件会被用到。

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='scikit-geometry',
    version='0.0.1',  # 版本号
    author='Your Name',
    author_email='your.email@example.com',
    packages=find_packages(),
    # 项目的依赖
    install_requires=[
        # 举例
        'numpy',
        'scipy',
    ],
    # 其他元数据
    description='A Python Geometric Algorithms Library',
    license='LGPL-3.0',
    keywords='geometry, algorithms, scientific computing',
    # 其他选项...
)

• environment.yml：这个文件通常用于定义项目的运行环境，包括Python版本和各种依赖库的版本。

name: scikit-geometry-env
dependencies:
  - python=3.8
  - numpy
  - scipy

• 其他配置文件（如.appveyor.yml、.travis.yml、readthedocs.yml）主要用于自动化构建和部署项目，它们定义了在持续集成服务上运行时的各种配置，如构建步骤、测试命令、部署选项等。

这些配置文件通常不需要用户手动修改，但了解它们的内容可以帮助用户更好地理解项目的结构和部署流程。

scikit-geometry Scientific Python Geometric Algorithms Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-geometry