Lion Krischer　Tobias Megies　Robert Barsch　Moritz Beyreuther　Thomas Lecocq　Corentin Caudron　Joachim Wassermann



ObsPy：将地震学引入科学Python生态系统的桥梁

Lion KrischerTobias MegiesRobert BarschMoritz BeyreutherThomas LecocqCorentin CaudronJoachim Wassermann

摘要NumPy和SciPy这两个Python库是十分强大的数值处理和分析工具，适用于多种应用程序。我们开发了一个Python库ObsPy(http://obspy.org)，目的是使地震学软件包和工作流程的发展更为便利，也利用这些功能为地震学进入更大的科学Python生态系统建桥铺路。许多领域的科学家希望转化他们现有的工具和程序，以便能够利用Python所提供的这类平台环境，但是经常遇到下述困扰，例如特殊的文件格式、未知的专业术语，以及找不到合适的办法来替代软件中的某一个重要功能。我们提出一种方案，即在科学的NumPy包上层实现特定领域的时间序列库。据此，我们显示了一个时间序列数据的内部抽象表现的具体化实现，它能支持各种不同文件格式的读写。随后我们仔细描述了已充分发挥作用的旧代码的集成与改造，使它们能够在Python编写的现代工作流程之中继续发挥作用。最后我们举例研究如何将科研代码整合到ObsPy中，使其受众更为广泛。虽然本文给出的例子针对的是地震学，但是其中许多概念和抽象方法都可以直接应用于其他学科，特别是那些重点放在时间序列分析上的学科。

关键词地震学时间序列分析Python地震信号处理NumPySciPy

0引言

围绕NumPy[23]和SciPy建立的科学Python生态系统为所有科学、数学和工程领域带来很大的发展可能。它使得创建多效而强大的工作流程和应用程序成为可能。多年来，很多科学领域中都发展了它们自身的一套文件格式、工具和分析软件，适于完成自身特定的任务，而试图将其扩展至更灵活的用途时，常常会太困难甚至不可能。……