Il s'agit de l'application Windows nommée GrainSizeTools script à exécuter sous Windows en ligne sur Linux en ligne dont la dernière version peut être téléchargée en tant que grain_size_tools_v3.0RC.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée script GrainSizeTools à exécuter sous Windows en ligne sur Linux en ligne avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Script GrainSizeTools à exécuter sous Windows en ligne sur Linux en ligne
DESCRIPTION
Page d'accueil et documents : http://marcoalopez.github.io/GrainSizeTools/GrainSizeTools est un script multiplateforme gratuit et open source écrit en Python qui fournit plusieurs outils pour (1) estimer la taille moyenne des grains dans les matériaux polycristallins, (2) caractériser la nature de la distribution des tailles de grains (soit à partir des distributions apparentes ou approximation des distributions granulométriques 3D via la stéréologie), et estimation des contraintes différentielles via des paléopizomètres. Le script nécessite en entrée les zones des profils de grains mesurés grain par grain sur des sections planes et ne nécessite pas d'expérience préalable avec le langage de programmation Python (voir la documentation ci-dessous et la FAQ). Pour les utilisateurs ayant des compétences en codage, le script est organisé de manière modulaire facilitant la réutilisation et l'extension du code.
Lopez-Sanchez, MA (2018). GrainSizeTools : un script Python pour l'analyse de la taille des grains et la paléopézométrie basée sur la taille des grains. Journal des logiciels libres, 3(30), 863, https://doi.org/10.21105/joss.00863
Caractéristiques
- Extrayez automatiquement les données à partir de fichiers de type tabulaire, y compris les formats txt, csv ou excel.
- Estimer différents descripteurs statistiques pour caractériser les distributions granulométriques. Les mesures de la taille moyenne des grains comprennent les moyennes arithmétiques, géométriques, RMS et pondérées par zone, la médiane et le pic de fréquence ("mode") à l'aide d'un estimateur de densité de noyau gaussien. La taille des grains peut être représentée en échelles linéaire, logarithmique et racine carrée.
- Estimer les distributions granulométriques apparentes normalisées à comparer entre les différentes populations granulométriques.
- Estimez les contraintes différentielles via des paléopézomètres, y compris de multiples relations piézométriques pour le quartz, l'olivine, la calcite et le feldspath.
- Estimer des intervalles de confiance robustes à l'aide de la distribution t de Student
- Incluez plusieurs algorithmes pour estimer la taille de bac optimale des histogrammes et la bande passante optimale du KDE gaussien en fonction des caractéristiques de la population.
- Approximation de la distribution granulométrique 3D réelle à partir des données collectées dans des sections planes (données 2D) à l'aide de la méthode Saltykov. Cela comprend l'estimation du volume d'une fraction granulométrique particulière. Approximation de la distribution granulométrique 3D réelle à partir des données collectées dans des sections planes (données 2D) à l'aide de la méthode Saltykov. Cela comprend l'estimation du volume d'une fraction granulométrique particulière.
- Approximer la forme lognormale de la distribution granulométrique 3D via la méthode en deux étapes et caractériser la forme à l'aide d'un seul paramètre (le MSD - Multiplicative Standard Deviation) .
- Vérifiez la lognormalité à l'aide de graphiques quantile-quantile (nouveau dans la v2.0.3 !)
- Tracés prêts à publier au format bitmap ou vectoriel (voir les captures d'écran pour des exemples).
Audience
Science / Recherche
Langage de programmation
Python
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/grainsizetools/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
