Electrochemical-Data-Analysis-ToolKit
电化学数据分析工具包：一个高效专业的工具，专为Autolab电化学工作站测试数据的快速分析和处理而设计。该工具包旨在简化电化学研究流程，提供与Autolab格式的无缝集成，使得数据快速导入、分析、可视化和解读成为可能。它具备自动数据清洗功能、先进的统计工具和可定制的可视化选项，是经常使用Autolab电化学工作站的电化学家、研究人员和学生的重要助手。使用我们的工具包，使您的电化学数据处理更加精准和便捷。
目录
项目介绍
Machine Learning Toolkit 是一个用于实现各种机器学习算法预测的GUI框架，可以使用各种机器学习算法对数据进行预测，支持常见的回归、分类、聚类和降维算法。该项目使用 PyQt5 框架和 Python 语言编写，具有以下主要功能：
主要功能
Electrochemical Data Analysis ToolKit 提供了一系列强大的功能，专门针对电化学测试数据的分析、处理和可视化，包括循环伏安法（CV）、线性扫描伏安法（LSV）、双电层电容（Cdl）和Tafel分析等。
-
循环伏安法（CV）
-
线性扫描伏安法（LSV）
-
双电层电容（Cdl）
- Tafel分析
依赖条件
-
Python 3.x
-
Python包依赖请参见 requirements.txt 文件
项目内容
项目中的文件结构应该是这样：
Electrochemical-Data-Analysis-ToolKit
├── __pycache__：Python编译后自动生成的文件夹，包含编译的Python文件。
├── images：图像文件夹，用于存放软件中使用的图片和图标。
├── main.py：主程序文件，软件的入口点。
├── main.ui：主界面的UI设计文件，由Qt Designer创建。
├── FunctionWindow.ui：功能窗口的UI设计文件，由Qt Designer创建。
├── Ui_FunctionWindow.py：由FunctionWindow.ui生成的Python代码文件，用于实现功能窗口的界面。
├── Ui_main.py：由main.ui生成的Python代码文件，用于实现主界面的界面。
├── resources.qrc：资源文件，定义了UI中使用的资源。
├── resources_rc.py：由resources.qrc生成的Python资源文件。
├── UpdateLog.md：更新日志文件，记录软件的版本更新历史。
├── test.ipynb：Jupyter笔记本文件，用于测试和演示软件功能。
├── test2.py：辅助测试脚本文件。
├── README-EN.md：项目介绍文件（英文版），提供项目的详细信息和使用指南。
├── README.md：项目介绍文件（中文版），提供项目的详细信息和使用指南。
├── LICENSE：软件的许可证文件，说明使用和分发的条款和条件。安装
- 克隆仓库到本地：
git clone https://github.com/liyihang1024/Electrochemical-Data-Analysis-ToolKit.git- 进入项目目录：
cd Electrochemical-Data-Analysis-ToolKit- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt- 运行项目：
python main.py
使用
- 待完善
贡献者
我们非常欢迎您为该项目做出贡献。如果您发现了任何问题或有任何建议，请在 Issues 中提交问题或 Pull Request 进行更改。
许可证
该项目基于 MIT 许可证 发布，允许任何人使用、复制、修改、合并、出版、分发、再许可和/或销售本软件的副本，但需遵守以下条件：
- 在软件和文档中包含版权声明和许可声明。
- 在所有的副本中都包含上述版权声明和许可声明。
- 不得使用作者的名字、商标或其他形式的认可来促销或推广本软件。
致谢
我们感谢以下开源项目和库，它们对该项目的开发和实现提供了帮助和支持：
-
Pyside6
-
Pandas
-
Matplotlib
如果您喜欢该项目，请给我们一个star支持，谢谢！