Ripser.py是一个面向Python的精简持久同源包。基于速度极快的C++Ripser包作为核心计算引擎，Ripser.py为

计算稀疏和稠密数据集的持久性上同调，
可视化持久性图，
计算图像的低阶滤波，以及
计算代表公司。

我们提供了一大套交互式笔记本电脑，演示如何利用所有可用功能。

py是对原始C++Ripser项目的改进。我们投入了大量工作，使该包可用于所有主要平台上的Python开发人员。如果您在安装时遇到问题，请通过打开github问题让我们知道。

您可以在github上找到源代码，网址为Scikit-TDA/Ripser.py公司。有关原始C++库，请参见裂土器/裂土器.

安装程序¶

Pypi上提供了Ripser.py。要安装，您首先需要Cython。

pip（点阵） 安装 赛马拉松
pip（点阵） 安装 裂土器

示例用法¶

界面非常简单：

进口 笨蛋 作为 净现值
从 撕裂器 进口 撕裂器
从 波斯 进口 绘图

数据 = 净现值.随机的.随机的((100,2))
图表 = 撕裂器(数据)[“dgms”]
绘图(图表, 显示=真的)

如果您愿意使用，我们还提供Scikit-learn转换器样式的对象：

进口 笨蛋 作为 净现值
从 撕裂器 进口 撕裂

撕裂 = 撕裂()
数据 = 净现值.随机的.随机的((100,2))
图表 = 撕裂.fit_transform（适合转换）(数据)
撕裂.情节(图表)

源代码编译¶

为了编译，您首先需要执行以下操作：

吉特 克隆 https://github.com/scikit-tda/ripser.py网站光盘 成熟.pypip（点阵） 安装 -e（电子） .

然后，您将能够像前面的示例一样使用Ripser.py，但它是直接从源代码编译的。为了在从源代码编译时获得最佳性能体验，您需要一个额外的库robin_hood_hashmap。要在启用此库的情况下使用编译，请执行以下操作：

吉特 克隆 https://github.com/martinus/robin-hood-hashing网站 撕裂者/罗宾汉

下表显示了使用和不使用robin_hood_hashmap的性能比较：

数据集	大小	门槛	昏暗的	系数	正常[秒]	罗宾汉[斯]
球体3	192		2	2	1.5	1.2
龙	2000		1	2	2.9	2.5
臭氧	1024	1.8	三	2	2.9	2.2
随机16	50		7	2	8.4	6
分形	512		2	2	17.7	14
臭氧	4096	1.4	三	2	68.6	53.4

贡献¶

我们欢迎各种形状和大小的贡献。有很多潜在项目的机会，所以如果你想帮忙，请联系。从你最喜欢的距离的实现、笔记本、示例和文档，所有的东西都同样有价值，所以请不要觉得你不能做出贡献。

要做出贡献，请分叉项目进行更改并提交请求。我们将尽力解决与您之间的任何问题，并将您的代码合并到主分支中。

引用¶

如果您使用此软件包，请在此处找到JoSS论文：

您可以使用以下bibtex条目

@文章{ctralie2018ripser公司,
    国防部 = {10.21105/乔斯.00925},
    网址 = {https（https）://国防部.组织/10.21105/乔斯.00925},
    年  = {2018},
    月 = {九月},
    出版商 = {这个 正常开放 日记账},
    体积 = {三},
    数 = {29},
    页 = {925},
    作者 = {克里斯托弗 特拉利 和 纳撒尼尔 索尔 和 Rann公司 酒吧-打开},
    标题 = {{裂土器.第页}: A类 精益 持久 同源性 图书馆 对于 蟒蛇},
    杂志 = {这个 日记账 属于 正常开放 来源 软件}
}

许可证¶

Ripser.py在麻省理工学院许可证下可用！核心C++代码源于Ripser，它也可以通过麻省理工学院的许可证获得，并且版权归Ulrich Baeur所有。这些修改、Python代码和文档的版权归Christopher Tralie和Nathaniel Saul所有。