USID和Pycroscopy -- 存储和分析光谱和成像数据的开放框架
摘要：材料科学由于表征工具的进步而发生了深刻变革，导致数据的数量、速度、种类和复杂性大幅增加。为了将这些数据用于科学研究，需要对相关的计算和数据基础设施进行改进，将科学仪器与超级和云计算相结合。在这里，我们描述了一种称为Universal Spectroscopy and Imaging Data (USID)的数据模型，能够表示来自大多数常见仪器、模态、维度和大小的数据。我们将这个模式与层次数据文件格式(HDF5)结合在一起，以最大程度地提高兼容性、交换能力、可追溯性和可重复性。我们讨论了一个由社区驱动的、开源的、免费的Python软件包族，用于存储、处理和可视化数据。第一个是pyUSID，它提供了读写USID HDF5文件的工具，以及一个可扩展的数据分析并行化框架。第二个是Pycroscopy，它提供了用于纳米尺度成像和光谱学模态的科学分析算法，并建立在pyUSID和USID之上。USID的仪器无关特性有助于在Pycroscopy中开发与仪器和任务无关的分析代码，从而可以在开放科学时代促进科学社区的交流和突破障碍。鼓励感兴趣的读者参与到这个持续进行中的社区驱动努力中，通过大数据的领域集体加速材料研究和发现。
作者：Suhas Somnath, Chris R. Smith, Nouamane Laanait, Rama K. Vasudevan, Anton Ievlev, Alex Belianinov, Andrew R. Lupini, Mallikarjun Shankar, Sergei V. Kalinin, Stephen Jesse
论文ID：1903.09515
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2019-03-28