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。
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:
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)
Python 3.x
Python包依赖请参见 requirements.txt 文件
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。
git clone https://github.com/liyihang1024/Electrochemical-Data-Analysis-ToolKit.git
cd Electrochemical-Data-Analysis-ToolKit
pip install -r requirements.txt
python main.py
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Pyside6
Pandas
Matplotlib
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