Debian Astro Python3 packages

IPython può essere usata come sostituto della shell Python standard, oppure può essere usata come un ambiente di lavoro completo per calcoli scientifici (come Matlab o Mathematica) se accoppiata con gli strumenti scientifici e numerici standard di Python. Supporta l'introspezione degli oggetti dinamici, prompt di input/output numerati, un sistema per macro, la registrazione della sessione, il ripristino della sessione, l'accesso completo alla shell di sistema, rapporti di esecuzione completi e colorati, parentesi automatiche, auto-citazione ed è inseribile all'interno di altri programmi Python.

Questo pacchetto contiene l'effettiva shell in terminale per Python 3.

• Debian Python Team
• Stefano Rivera

• 5.8.0-1+deb10u1 (buster-security)
• 5.1.0-3+deb9u1 (stretch-security)
• 2.3.0-2 (jessie)
• 8.20.0-1 (sid)
• 8.20.0-1 (trixie)
• 8.5.0-4 (bookworm)
• 7.20.0-1+deb11u1 (bullseye-security)
• 7.20.0-1+deb11u1 (bullseye)
• 5.1.0-3 (stretch)
• 5.8.0-1+deb10u1 (buster)
• 8.23.0 (upstream)

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• 260 recent
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• isympy3
• python3-matplotlib
• python3-sympy

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APLpy è un modulo Python che mira a produrre disegni con qualità per pubblicazione di dati di immagini astronomiche nel formato FITS. Il modulo utilizza Matplotlib, un potente e interattivo pacchetto di disegno. È in grado di creare file di output in diversi formati grafici, inclusi EPS, PDF, PS, PNG e SVG.

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 1.1.1-1 (stretch)
• 2.0.3-1 (buster)
• 2.1.0-1 (bookworm)
• 2.0.3-2 (bullseye)
• 2.1.0-2 (sid)
• 2.1.0-2 (trixie)

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astLib è un insieme di moduli Python 3 che forniscono alcuni strumenti per ricercatori in astronomia. Possono essere usati per grafici astronomici, alcune statistiche, calcoli comuni, conversioni di coordinate e manipolazione di immagini FITS con informazioni World Coordinate System (WCS) tramite PyWCSTools, un semplice wrapper di WCSTools di Jessica Mink. PyWCSTools è distribuito (e sviluppato) come parte di astLib.

• Debian Astro Team
• Dmitry Shachnev

• 0.11.10-2 (sid)
• 0.10.2-2 (buster)
• 0.11.5-1 (bullseye)
• 0.8.0-4 (stretch)
• 0.11.8-1 (bookworm)
• 0.11.10-2 (trixie)

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Modulo Python 3 per fornire un modo facile per calcolare dendrogrammi di dati astronomici osservati o simulati in Python 3.

• Debian Astronomy Maintainers
• Ole Streicher

• 0.2.0+dfsg1-1 (buster)
• 0.2.0+dfsg1-4 (trixie)
• 0.2.0+dfsg1-2 (bullseye)
• 0.2.0+dfsg1-4 (sid)
• 0.2.0+dfsg1-4 (bookworm)

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Astroplan è un pacchetto per astronomi per la pianificazione delle osservazioni e che è in grado di pianificare tutto tranne le nuvole.

È un pacchetto affiliato ad Astropy che prova a rendere la vita un po' meno esasperante a chi compie osservazioni astronomiche.

Questa è la versione per Python 3 del pacchetto.

• Debian Astro Team
• Ole Streicher

• 0.9.1-2 (sid)
• 0.9.1-2 (trixie)
• 0.4-4 (buster)
• 0.7-4 (bookworm)
• 0.7-1 (bullseye)
• 0.2-5 (stretch)
• 0.10 (upstream)

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• 148 total installations (of 236226 submissions)

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Una parte notevole del progetto Astropy è il concetto di "pacchetti affiliati" (Affiliated Packages). Un pacchetto affiliato è un pacchetto Python relativo all'astronomia che non fa parte del pacchetto principale di Astropy, ma che ha richiesto di essere incluso come parte della comunità del progetto Astropy. Questi pacchetti esprimono un interesse negli scopi di Astropy di migliorare il riuso, l'interoperabilità e gli standard di interfaccia per i pacchetti Python di astronomia e astrofisica.

Questo metapacchetto installa tutti i pacchetti affiliati.

• Debian Astro Team
• Ole Streicher

• 2.1 (bookworm)
• 1.2 (stretch)
• 1.5 (buster)
• 1.5 (bullseye)
• 2.1 (trixie)
• 2.1 (sid)

• 113 total installations (of 236226 submissions)

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HEALPix è un acronimo per Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelization di una sfera. Come suggerito dal nome, questa pixelizzazione produce una suddivisione di una superficie sferica in cui ogni pixel copre un'area con la stessa superficie di ogni altro pixel. È comunemente usata per memorizzare immagini astronomiche dell'intera volta celeste, tra cui le famosissime mappe della radiazione cosmica di fondo.

Questo è un pacchetto HEALPix con licenza BSD sviluppato dal progetto Astropy e basato sul codice C scritto da Dustin Lang in astrometry.net.

Questo pacchetto fornisce i moduli per Python 3.

• Debian Astronomy Maintainers
• Ole Streicher

• 1.0.0-2 (trixie)
• 1.0.0-2 (sid)
• 0.6-2 (bookworm)
• 0.4-5 (buster)
• 0.6-1 (bullseye)
• 1.0.3 (upstream)

• 9 regular users
• 3 recent
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Astro-SCRAPPY è progettato per rilevare raggi cosmici nelle immagini (array numpy), sulla base dell'algoritmo L.A.Cosmic di Pieter van Dokkum. La parallelizzazione è ottenuta usando OpenMP.

• van Dokkum, P. G.: Cosmic-Ray Rejection by Laplacian Edge Detection. Publications of the Astronomical Society of the Pacific 113:1427 - 1420 (2001) (eprint)

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 1.1.0-2 (sid)
• 1.1.0-2 (trixie)
• 1.1.0-2 (bookworm)
• 1.0.8-1 (bullseye)
• 1.0.8-1 (buster)
• 1.0.5-1 (stretch)

• 8 regular users
• 3 recent
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Il pacchetto casacore contiene le librerie principali del vecchio pacchetto AIPS++/CASA. Questa suddivisione è stata fatta per ottenere una migliore separazione tra librerie principali e applicazioni. CASA ora è creata sulla base di casacore.

Questo è il wrapper Python per la libreria.

• Debian Astro Team
• Ole Streicher

• 3.5.2-1 (sid)
• 3.5.2-1 (trixie)
• 3.5.2-1 (bookworm)
• 3.3.1-1 (bullseye)
• 3.0.0-1 (buster)
• 2.1.2-3 (stretch)

• 28 regular users
• 5 recent
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Questo modulo può elencare, configurare ed eseguire ricette basate su CPL da Python 3. I dati di input, calibrazione e output possono essere specificati come file FITS o come oggetti astropy fits in memoria.

La CPL (Common Pipeline Library) è composta da un insieme di librerie ISO-C che forniscono un toolkit software completo, efficiente e robusto. Forma la base per la creazione di compiti automatizzati di riduzione di dati astronomici.

Una delle funzionalità fornite da CPL è la capacità di creare algoritmi di riduzione dei dati che vengono eseguiti come plugin (librerie dinamiche). Questi vengono chiamati "ricette" e sono uno degli aspetti principali dell'ambiente di sviluppo di riduzione dei dati CPL.

• O. Streicher and P. M. Weilbacher: Python Bindings for the Common Pipeline Library. Astronomical Data Analysis Software and Systems XXI 461:853 (2012)

• Debian Astronomy Maintainers
• Ole Streicher

• 0.7.4-2 (bullseye)
• 0.7.4-2 (buster)
• 0.7.2-1 (stretch)
• 0.7.4-2 (sid)
• 0.7.4-2 (trixie)
• 0.7.4-2 (bookworm)

• 6 regular users
• 1 recent
• 136 total installations (of 236226 submissions)

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Dask is a flexible parallel computing library for analytics, containing two components.

1. Dynamic task scheduling optimized for computation. This is similar to Airflow, Luigi, Celery, or Make, but optimized for interactive computational workloads.
2. "Big Data" collections like parallel arrays, dataframes, and lists that extend common interfaces like NumPy, Pandas, or Python iterators to larger-than-memory or distributed environments. These parallel collections run on top of the dynamic task schedulers.

This contains the Python 3 version.

• Debian Python Team
• Julian Gilbey

• 2022.12.1+dfsg-2 (bookworm)
• 2023.12.1+dfsg-2 (sid)
• 2023.12.1+dfsg-2 (trixie)
• 2021.01.0+dfsg-1 (bullseye)
• 1.0.0+dfsg-2 (buster)
• 2024.4.2 (upstream)

• 155 regular users
• 40 recent
• 1148 total installations (of 236226 submissions)

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Il modulo drms fornisce un'interfaccia Python facile da usare per accedere a dati HMI, AIA e MDI con Python. Usa in maniera predefinita il server Joint Science Operations Center (JSOC) pubblicamente accessibile, ma può anche usare siti NetDRMS locali.

Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) e Atmospheric Imaging Assembly (AIA) sono strumenti a bordo del Solar Dynamics Observatory (SDO) progettati per studiare le oscillazioni e il campo magnetico sulla superficie solare. Michelson Doppler Imager (MDI) è il predecessore dell'attuale HMI ed è stato lanciato a bordo del Solar and Heliospheric Observatory (SOHO). HMI e MDI osservano l'intero disco solare a 6173 Å ad alta risoluzione, mentre AIA è progettato per studiare la corona solare.

• Debian Astro Team
• Ole Streicher

• 0.5.6-1 (buster)
• 0.7.1-1 (trixie)
• 0.6.1-1 (bullseye)
• 0.6.3-1 (bookworm)
• 0.7.1-1 (sid)

• 5 regular users
• 2 recent
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emcee è un'implementazione estensibile in Python puro del campionatore Affine Invariant Markov chain Monte Carlo (MCMC) Ensemble di Goodman e Weare. È progettata per la stima di parametri bayesiani.

• D. Foreman-Mackey, D.W. Hogg, D. Lang and J. Goodman: emcee: The MCMC Hammer. Publications of the Astronomical Society of the Pacific 125:306-312 (2013) (eprint)

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 2.2.1-1 (buster)
• 2.2.1-1 (stretch)
• 3.1.6-1 (sid)
• 3.1.4-1 (trixie)
• 3.1.4-1 (bookworm)
• 3.0.2-2 (bullseye)

• 10 regular users
• 4 recent
• 130 total installations (of 236226 submissions)

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Extinction contiene implementazioni ottimizzate in Cython di leggi empiriche di estinzione da polvere che si trovano nella letteratura astronomica.

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 0.4.6-3 (trixie)
• 0.4.6-3 (bookworm)
• 0.4.6-3 (sid)

• 2 recent
• 46 total installations (of 236226 submissions)

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Fitsio fornisce un'API facile da usare e orientata agli oggetti che include un'interfaccia Numpy ai file FITS letti da CFITSIO. Permette l'accesso diretto alle colonne di una tabella binaria FITS che può essere utile per leggere file FITS grandi. In confronto ad astropy.io.fits, questo pacchetto è più vicino alla libreria cfitsio sottostante.

Fitsio espone anche un microlinguaggio (implementato in CFITSIO) per fare interrogazioni efficienti in stile SQL delle tabelle (sebbene solo di tabelle singole, niente join o cose del genere).

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 1.1.8+dfsg-1 (bookworm)
• 0.9.10+dfsg-1 (stretch)
• 0.9.12+dfsg-1 (buster)
• 1.1.4+dfsg-1 (bullseye)
• 1.2.1+dfsg-1 (trixie)
• 1.2.1+dfsg-1 (sid)

• 7 regular users
• 4 recent
• 144 total installations (of 236226 submissions)

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Gammapy è un pacchetto in corso di sviluppo affiliato ad Astropy che si basa sullo stack scientifico principale di Python per fornire strumenti per simulare ed analizzare il cielo dei raggi gamma per telescopi come CTA, H.E.S.S., VERITAS, MAGIC, HAWC e Fermi-LAT.

• C. Deil, R. Zanin, J. Lefaucheur, C. Boisson, B. Khélifi, R. Terrier, M. Wood, L. Mohrmann, N. Chakraborty, J. Watson, R. López Coto, S. Klepser, M. Cerruti, J.-P. Lenain, F. Acero, A. Djannati-Ataï, S. Pita, Z. Bosnjak, J. E. Ruiz, C. Trichard, T. Vuillaume, A. Donath, J. King, L. Jouvin, E. Owen, M. P. Arribas, B. Sipocz, D. Lennarz, A. Voruganti and M. Spir-Jacob: Gammapy - A prototype for the CTA science tools. ArXiv e-prints (2017) (eprint)

• Debian Astro Team
• Ole Streicher

• 0.17-2 (bullseye)
• 0.10-1 (buster)
• 1.1-4 (sid)
• 1.0-2 (bookworm)
• 1.2 (upstream)

• 2 regular users
• 3 recent
• 86 total installations (of 236226 submissions)

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Ginga è un toolkit progettato per costruire visualizzatori di dati di immagini scientifiche in Python, visualizzando dati di pixel 2D in array numpy. Può visualizzare dati astronomici come quelli contenuti in file basati sul formato di file FITS (Flexible Image Transport System). È stato scritto ed è mantenuto da programmatori del Subaru Telescope, National Astronomical Observatory of Japan.

Il toolkit Ginga è incentrato su un oggetto per visualizzazione di immagini che gestisce zoom e pan, mappatura di colori e intensità, una scelta di diversi algoritmi automatici dei livelli di taglio e canvas per tracciare forme geometriche ridimensionabili. Oltre a questo widget, viene fornito un visualizzatore FITS "di riferimento" generico basato su un'architettura a plugin. Un insieme di plugin standard piuttosto completo viene fornito per funzionalità che ci si attendono da un visualizzatore FITS moderno: finestre per pan e zoom, accesso a cataloghi stellari, tagli, selezione di stelle/fwhm, miniature, ecc.

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 5.0.1-1 (sid)
• 2.6.1-2 (stretch)
• 5.0.1-1 (trixie)
• 2.7.2-2 (buster)
• 4.0.1-1 (bookworm)
• 3.1.0-1 (bullseye)

• 8 regular users
• 15 recent
• 167 total installations (of 236226 submissions)

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GWCS assume un approccio generico al WCS. Gestisce un modello di dati che include l'intera catena pipe di trasformazione dalle coordinate di input (in maniera predefinita il rivelatore) alle coordinate mondiali. L'obiettivo è di fornire un toolkit flessibile che sia facilmente estensibile aggiungendo nuove trasformazioni e frame.

Questo pacchetto contiene la versione per Python 3 del pacchetto.

• Debian Astro Team
• Ole Streicher

• 0.16.1-1 (bullseye)
• 0.18.3-1 (bookworm)
• 0.21.0-1 (sid)
• 0.10.0-2 (buster)
• 0.21.0-1 (trixie)

• 8 regular users
• 9 recent
• 141 total installations (of 236226 submissions)

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HEALPix è un acronimo per Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelization di una sfera. Come suggerito dal nome, questa pixelizzazione produce una suddivisione di una superficie sferica in cui ogni pixel copre un'area con la stessa superficie di ogni altro pixel. È comunemente usata per memorizzare immagini astronomiche dell'intera volta celeste, tra cui le famosissime mappe della radiazione cosmica di fondo.

Questo pacchetto fornisce un wrapper Python 3 intorno all'implementazione C++ di HEALPix.

• Debian Astro Team
• Michael R. Crusoe

• 1.12.8-8 (buster)
• 1.16.6-1 (trixie)
• 1.16.6-2 (sid)
• 1.10.3-2 (stretch)
• 1.14.0-1 (bullseye)
• 1.16.1-1 (bookworm)

• 8 regular users
• 9 recent
• 162 total installations (of 236226 submissions)

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Imexam è un pacchetto affiliato ad AstroPy. È stato progettato per essere una libreria leggera che permette agli utenti di esplorare dati usando metodi comuni che sono coerenti tra i vari visualizzatori. Può essere usato da un'interfaccia a riga di comando, tramite un notebook Jupyter o tramite una console Jupyter. Può essere usato tramite visualizzatori multipli, come DS9 o Ginga, o senza un visualizzatore come semplice libreria per fare grafici e recuperare velocemente informazioni di fotometria.

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 0.9.1-6 (trixie)
• 0.9.1-4 (bookworm)
• 0.9.1-1 (bullseye)
• 0.8.0-3 (buster)
• 0.9.1-6 (sid)

• 4 regular users
• 3 recent
• 110 total installations (of 236226 submissions)

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The lmfit Python package provides a simple, flexible interface to non-linear optimization or curve fitting problems. The package extends the optimization capabilities of scipy.optimize by replacing floating pointing values for the variables to be optimized with Parameter objects. These Parameters can be fixed or varied, have upper and/or lower bounds placed on its value, or written as an algebraic expression of other Parameters.

The principal advantage of using Parameters instead of simple variables is that the objective function does not have to be rewritten to reflect every change of what is varied in the fit, or what relationships or constraints are placed on the Parameters. This means a scientific programmer can write a general model that encapsulates the phenomenon to be optimized, and then allow user of that model to change what is varied and fixed, what range of values is acceptable for Parameters, and what constraints are placed on the model. The ease with which the model can be changed also allows one to easily test the significance of certain Parameters in a fitting model.

The lmfit package allows a choice of several optimization methods available from scipy.optimize. The default, and by far best tested optimization method used is the Levenberg-Marquardt algorithm from MINPACK-1 as implemented in scipy.optimize.leastsq. This method is by far the most tested and best support method in lmfit, and much of this document assumes this algorithm is used unless explicitly stated. An important point for many scientific analysis is that this is only method that automatically estimates uncertainties and correlations between fitted variables from the covariance matrix calculated during the fit.

A few other optimization routines are also supported, including Nelder-Mead simplex downhill, Powell's method, COBYLA, Sequential Least Squares methods as implemented in scipy.optimize.fmin, and several others from scipy.optimize. In their native form, some of these methods setting allow upper or lower bounds on parameter variables, or adding constraints on fitted variables. By using Parameter objects, lmfit allows bounds and constraints for all of these methods, and makes it easy to swap between methods without hanging the objective function or set of Parameters.

Finally, because the approach derived from MINPACK-1 usin the covariance matrix to determine uncertainties is sometimes questioned (and sometimes rightly so), lmfit supports methods to do a brute force search of the confidence intervals and correlations for sets of parameters.

This is the Python 3 version of the package.

• Debian Science Maintainers
• Andreas Tille

• 0.9.11+dfsg-2 (buster)
• 1.1.0-1 (bookworm)
• 0.9.5+dfsg-2 (stretch)
• 1.0.1-6 (bullseye)
• 1.2.2-3 (trixie)
• 1.2.2-3 (sid)
• 0.8.0+dfsg.1-1 (jessie)
• 1.3.1 (upstream)

• 24 regular users
• 4 recent
• 285 total installations (of 236226 submissions)

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Questo pacchetto fornisce un wrapper Python 3 per Montage Astronomical Image Mosaic Engine, che include funzioni per accedere a singoli comandi di Montage e funzioni di alto livello per facilitare la creazione di mosaici e la riproiezione.

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 0.9.9-4 (bullseye)
• 0.9.9-2 (buster)
• 0.9.8-4 (stretch)

• 3 regular users
• 64 total installations (of 236226 submissions)

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This package provides functionality to make it easy to make your own scatter density maps, both for interactive and non-interactive use. Fast.

This package installs the library for Python 3.

• Debian Astronomy Maintainers
• Josue Ortega

• 0.7-1 (trixie)
• 0.7-1 (bullseye)
• 0.7-1 (bookworm)
• 0.7-1 (sid)
• 0.5-1 (buster)

• 5 regular users
• 4 recent
• 166 total installations (of 236226 submissions)

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NumPy contiene un potente oggetto array a N dimensioni, funzioni sofisticate (broadcasting), strumenti per l'integrazione di codice C/C++ e Fortran e utili funzionalità per algebra lineare, trasformate di Fourier e numeri casuali.

Questo pacchetto installa NumPy per Python 3.

• Debian Python Team
• Timo Röhling

• 1.8.2-2 (jessie)
• 1.12.1-3 (stretch)
• 1.26.4+ds-6 (sid)
• 1.24.2-2 (trixie)
• 1.24.2-1 (bookworm)
• 1.19.5-1 (bullseye)
• 1.16.2-1 (buster)

• 25379 regular users
• 2473 recent
• 43033 total installations (of 236226 submissions)

• python3-shapely

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pandas è un pacchetto Python che fornisce strutture dati veloci, flessibili ed espressive progettate per rendere facile ed intuitivo lavorare con dati "relazionali" o "etichettati". Mira ad essere il mattone da costruzione di alto livello fondamentale per fare analisi di dati del mondo reale in Python. pandas è ben adatto a molti tipi diversi di dati:

• dati in tabelle con colonne di tipo eterogeneo, come in una tabella SQL
• un foglio di calcolo di Excel;
• dati di serie temporali ordinati o non ordinati (non necessariamente con una frequenza costante);
• dati in matrici arbitrarie (di tipo omogeneo o eterogeneo) con etichette per righe e colonne;
• ogni altra forma di insiemi di dati sperimentali/statistici; in realtà non è affatto necessario che i dati siano etichettati per poter essere messi in una struttura di dati di pandas.

Questo pacchetto contiene la versione per Python 3.

• McKinney, Wes: pandas: a Foundational Python Library for Data Analysis and Statistics. (2011) (eprint)

• Debian Science Team
• Rebecca N. Palmer

• 0.14.1-2 (jessie)
• 1.5.3+dfsg-2 (bookworm)
• 0.19.2-5.1 (stretch)
• 0.23.3+dfsg-3 (buster)
• 1.1.5+dfsg-2 (bullseye)
• 2.1.4+dfsg-7 (sid)
• 2.1.4+dfsg-5 (trixie)
• 2.2.2 (upstream)

• 517 regular users
• 498 recent
• 4914 total installations (of 236226 submissions)

• python3-bottleneck
• python3-sklearn-pandas

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Poliastro is an open source pure Python package dedicated to problems arising in Astrodynamics and Orbital Mechanics, such as orbit propagation, solution of the Lambert's problem, conversion between position and velocity vectors and classical orbital elements and orbit plotting, focusing on interplanetary applications

• Debian Astro Team
• Ole Streicher

• 0.17.0-2 (sid)
• 0.17.0-2 (bookworm)
• 0.14.0-5 (bullseye)
• 0.11.1-1 (buster)
• 0.18.dev0+testdo~cs (upstream)

• 10 regular users
• 3 recent
• 95 total installations (of 236226 submissions)

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PyDL consiste di sostituti in Python per funzioni che fanno parte della libreria incorporata in IDL o parte delle librerie astronomiche IDL. L'enfasi è nel riprodurre i risultati delle funzioni della libreria astronomica. Sono implementate solo le funzioni incorporate in IDL strettamente necessarie per permettere ciò.

L'obiettivo sono quattro librerie astronomiche:

• idlutils: una suite generica di strumenti pesantemente usati da SDSS;
• utilità Goddard: The IDL Astronomy User's Library, mantenuta da Wayne Landsman e distribuita con idlutils;
• idlspec2d: strumenti per lavorare con dati spettroscopici SDSS, BOSS e eBOSS;
• photoop: strumenti per lavorare con dati di immagini SDSS.

Questa è la versione per Python 3 del pacchetto.

• Debian Astro Team
• Ole Streicher

• 1.0.0-1 (sid)
• 0.6.0-3 (buster)
• 1.0.0~rc1-2 (bullseye)
• 0.5.3-3 (stretch)
• 1.0.0~rc2-4 (bookworm)
• 1.0.0-1 (trixie)

• 4 regular users
• 3 recent
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Wrapper Python per FFTW, la veloce libreria FFT. Il fine ultimo è presentare un'interfaccia unitaria per tutte le possibili trasformazioni che FFTW può effettuare.

Sono gestite sia la DFT complessa che quella reale, così come assi arbitrari di array di forma e passo arbitrari, che la rendono quasi funzionalmente equivalente alle funzioni FFT standard e reali di numpy.fft (inoltre, gestisce il dtype clongdouble, mentre numpy.fft non lo fa).

pyFFTW ha una licenza BSD e non dovrebbe essere confuso con python-fftw, un modulo Python con licenza GPL che ha lo stesso intento di fornire collegamenti Python a FFTW3. Non deve nemmeno essere confuso con python3-gpyfft che fornisce collegamenti alla libreria OpenCL FFT clFFT.

Questo pacchetto fornisce i collegamenti Python 3.

• Debian Science Maintainers
• Andreas Tille

• 0.12.0-1 (bullseye)
• 0.13.0-2 (bookworm)
• 0.11.1-2 (buster)
• 0.9.2+dfsg-2 (jessie)
• 0.13.1-2 (sid)

• 15 regular users
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PyMOC fornisce una libreria compatibile con Python per gestire MOC.

Spesso le immagini o i cataloghi delle indagini astronomiche sono sparsi e coprono solo una piccola parte del cielo. In una mappa Multi-Order Coverage l'estensione dei dati in un particolare dataset è messa in cache come immagine maschera pre-calcolata. La natura gerarchica permette veloci operazioni booleane nello spazio delle immagini, senza richiedere di eseguire complessi calcoli geometrici. I servizi come VizieR generalmente offrono le maschere MOC, permettendo un'esperienza più veloce in applicazioni grafiche come Aladin, o per i ricercatori che hanno bisogno di localizzare velocemente quali dataset possono contenere coperture sovrapposte.

La stessa immagine maschera MOC è tassellata e memorizzata nel formato NASA HealPix, codificato dentro a un contenitore di immagini FITS. L'uso del metodo di tassellazione HealPix (Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelization) assicura che la maggiore precisione (pixel) nella maschera sia disponibile quando vengono descritte forme complesse come nell'approssimazione dei bordi dei poligoni o delle indagini, mentre è necessario memorizzare solo una singola grande cella/pixel quando una copertura è completamente all'interno o all'esterno della maschera. I cataloghi possono essere resi sulla maschera come cerchi.

• Debian Astro Team
• Nilesh Patra

• 0.5.0-5 (bookworm)
• 0.5.0-5 (trixie)
• 0.5.0-5 (sid)
• 0.4.2-1 (stretch)
• 0.5.0-4 (buster)
• 0.5.0-5 (bullseye)

• 52 regular users
• 124 total installations (of 236226 submissions)

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PyRAF is a command language for running IRAF tasks in a Python like environment. It works very similar to IRAF CL, but has been updated to allow such things as importing Python modules, GUI parameter editing and help. It can be imported into Python allowing you to run IRAF commands from within a larger script.

• Debian Astro Team
• Ole Streicher

• 2.2.1-2 (trixie)
• 2.2.1-2 (sid)
• 2.1.15-2 (buster)
• 2.1.15-2 (bullseye)
• 2.2.1-1 (bookworm)
• 2.2.2 (upstream)

• 11 regular users
• 5 recent
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pysynphot simula dati fotometrici e spettri come sono osservati con il telescopio spaziale Hubble (Hubble Space Telescope, HST). Sono disponibili passabande per sistemi fotometrici standard e gli utenti possono incorporare filtri, spettri e dati personali. L'interfaccia utente di pysynphot permette di:

• costruire complicati spettri compositi da varie griglie di modelli di spettri atmosferici, modelli di spettro parametrizzati e atlanti di spettrofotometria stellare;
• simulare osservazioni;
• interrogare le strutture risultanti per le quantità di interesse, come tasso di conteggio, lunghezza d'onda effettiva, stimolo effettivo effettivo, e array di flusso e lunghezza d'onda;
• disegnare curve di sensibilità dell'HST e spettri target per calibrazione;
• calcolare parametri di calibrazione fotometrica per qualsiasi modalità dello strumento dell'HST.

pysynphot può aiutare gli osservatori che usano l'HST ad eseguire simulazioni multistrumento per esaminare la curva di trasmissione dell'OTA (Optical Telescope Assembly) dell'HST e spettri target per calibrazione dell'HST. Gli utenti esperti possono sfruttare le strutture di dati e controllo disponibili in Python per eseguire facilmente operazioni ripetitive come simulare l'osservazione di tipi multipli di sorgenti attraverso modalità multiple d'osservazione.

• P. L. Lim, R. I. Diaz and V. Laidler: PySynphot User’s Guide. (2015)

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 1.0.0+dfsg-1 (bullseye)
• 2.0.0+dfsg-1 (sid)
• 2.0.0+dfsg-1 (trixie)
• 2.0.0+dfsg-1 (bookworm)
• 0.9.12+dfsg-3 (buster)
• 0.9.8.5+dfsg-1 (stretch)

• 5 regular users
• 2 recent
• 115 total installations (of 236226 submissions)

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Radio Beam is a simple toolkit for reading beam information from FITS headers and manipulating beams. Some example applications include Convolution/deconvolution and Unit conversion (Jy to/from K).

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 0.3.2-1 (bullseye)
• 0.2-3 (buster)
• 0.3.7-2 (trixie)
• 0.3.4-1 (bookworm)
• 0.3.7-2 (sid)

• 4 regular users
• 3 recent
• 147 total installations (of 236226 submissions)

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Questo è un pacchetto per riproiettare immagini astronomiche usando varie tecniche tramite un'interfaccia uniforme. Riproiezione significa la ri-grigliatura delle immagini da un sistema di coordinate mondiali a un altro (per esempio cambiando la risoluzione dei pixel, l'orientamento, il sistema di coordinate). Attualmente è implementata la riproiezione di immagini celesti tramite interpolazione e trovando la sovrapposizione esatta tra pixel sulla sfera celeste. Può anche riproiettare da/verso proiezioni HEALPIX.

Questo pacchetto contiene la versione per Python 3 del pacchetto.

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 0.13.0-1 (trixie)
• 0.10.0-2 (bookworm)
• 0.3.1-4 (stretch)
• 0.4-3 (buster)
• 0.13.0-1 (sid)
• 0.7.1-1 (bullseye)
• 0.13.1 (upstream)

• 8 regular users
• 3 recent
• 160 total installations (of 236226 submissions)

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SEP makes the core algorithms of Source Extractor available as a library of stand-alone functions and classes. These operate directly on in-memory arrays (no FITS files or configuration files). The code is derived from the Source Extractor code base (written in C) and aims to produce results compatible with Source Extractor whenever possible.

This Python module that wraps the C library in a Pythonic API. The Python wrapper operates on NumPy arrays.

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 1.2.1-6 (bookworm)
• 1.2.1-6 (trixie)
• 1.2.1-6 (sid)

• 2 recent
• 45 total installations (of 236226 submissions)

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scikit-learn è una raccolta di moduli Python relativi ad apprendimento automatico/statistico e data mining. Una lista non esaustiva di funzionalità incluse:

• modelli misti gaussiani,
• apprendimento tramite varietà,
• kNN,
• SVM (tramite LIBSVM).

Questo pacchetto contiene la versione per Python 3.

• Debian Science Maintainers
• Michael R. Crusoe

• 0.20.2+dfsg-6 (buster)
• 0.18-5 (stretch)
• 1.4.1.post1+dfsg-1 (trixie)
• 1.2.1+dfsg-1 (bookworm)
• 1.4.2+dfsg-1 (sid)
• 0.23.2-5 (bullseye)

• 290 regular users
• 148 recent
• 1667 total installations (of 236226 submissions)

• python3-sklearn-pandas

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SNCosmo synthesizes supernova spectra and photometry from SN models, and has functions for fitting and sampling SN model parameters given photometric light curve data. It offers fast implementations of several commonly used extinction laws and can be used to construct SN models that include dust. The SNCosmo library includes supernova models such as SALT2, MLCS2k2, Hsiao, Nugent, PSNID, SNANA and Whalen models, as well as a variety of built-in bandpasses and magnitude systems, and provides convenience functions for reading and writing peculiar data formats used in other packages. The library is extensible, allowing new models, bandpasses, and magnitude systems to be defined using an object-oriented interface.

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 2.9.0-1 (bookworm)
• 2.10.4-1 (trixie)
• 2.10.4-1 (sid)

• 2 regular users
• 2 recent
• 42 total installations (of 236226 submissions)

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Il pacchetto specutils implementa classi e utilità di base per interagire con spettri astronomici in Python e il progetto Astropy. È pensato per essere in futuro unito con il pacchetto astropy, ma per il momento viene sviluppato indipendentemente.

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 0.5.2-1 (buster)
• 1.1.1-1 (bullseye)
• 1.14.0-1 (trixie)
• 1.14.0-1 (sid)
• 1.9.1-1 (bookworm)
• 0.2.2-1 (stretch)

• 8 regular users
• 6 recent
• 143 total installations (of 236226 submissions)

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Theano è una libreria Python che permette di definire e valutare efficientemente espressioni matematiche che coinvolgono array multi-dimensionali. Fornisce un linguaggio di espressioni di alto livello in stile Numpy per descrizioni funzionali dei calcoli, riordina le espressioni per velocità e stabilità, e genera istruzioni macchina native per calcoli veloci. Opzionalmente, calcoli estremamente accelerati possono essere eseguiti sui processori delle schede grafiche.

Questo pacchetto contiene Theano per Python 3.

• Theano Development Team: Theano: A Python framework for fast computation of mathematical expressions. (2016) (eprint)

• Debian Science Maintainers
• Rebecca N. Palmer

• 1.0.3+dfsg-1 (buster)
• 0.8.2-6 (stretch)
• 1.0.5+dfsg-2 (bullseye)

• 19 regular users
• 241 total installations (of 236226 submissions)

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Il progetto yt ha lo scopo di produrre un ambiente scientifico integrato per porre domande di astrofisica e rispondere, in maniera collaborativa. Per fare ciò, comprende la creazione delle condizioni iniziali, l'esecuzione delle simulazioni e la dettagliata esplorazione e visualizzazione dei dati risultanti. Fornisce anche un'infrastruttura standard basata sull'interoperatività delle quantità fisiche tra i codici.

Questo pacchetto contiene la versione per Python 3 del pacchetto.

• M.J. Turk, B.D. Smith, J.S. Oishi, S. Skory, S.W. Skillman, T. Abel and M.L. Norman: yt: A Multi-code Analysis Toolkit for Astrophysical Simulation Data. ApJS 192:9 (2011) (eprint)

• Debian Astronomy Team
• Ole Streicher

• 4.1.4-2 (bookworm)
• 3.2.3-2 (stretch)
• 4.3.0-1 (sid)
• 3.5.0-1 (buster)
• 4.3.0-1 (trixie)
• 3.6.1-1 (bullseye)
• 4.3.1 (upstream)

• 8 regular users
• 4 recent
• 131 total installations (of 236226 submissions)

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Bokeh is an interactive visualization library for modern web browsers. It provides elegant, concise construction of versatile graphics and affords high-performance interactivity across large or streaming datasets. Bokeh can help anyone who wants to create interactive plots, dashboards, and data applications quickly and easily.

• Debian Python Team
• Roland Mas

• 3.4.0-0 (VCS)

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PySpecKit is a code framework designed to allow for analysis of spectroscopic data from a wide variety of astronomical instruments. Initial implementation focuses on optical and radio applications, e.g. gaussian and voigt profile fitting, baseline/continuum fitting, and equivalent width measurements.

• Debian Astro Team
• Vincent Prat

• 0.1.20-1 (VCS)

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Sherpa is a Python package for modeling and fitting. It enables the user to construct complex models from simple definitions and fit those models to data, using a variety of statistics and optimization methods.

It was originally developed by the Smithsonian Astrophysical Observatory / Chandra X-Ray Center as part of the larger CIAO package for X-ray data analysis

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