Transforme vos arbres en tables (c.-à-d. Lire les racines Ttrees, écrit un résumé de Pandas DataFrames)
Carpenter rapide peut:
- Être contrôlé à l'aide de fichiers de configuration basés sur YAML
- Définir de nouvelles variables
- Découpez les événements ou définissez des "régions" dans l'espace de phase
- Produire des histogrammes stockés sous forme de fichiers CSV en utilisant plusieurs schémas de pondération
- Utilisez les étapes définies par l'utilisateur pour manipuler les données
Alimenté par:
- Alphatwirl (actuellement): Pour exécuter le division de l'ensemble de données
- Atuproot: pour adapter Alphatwirl pour utiliser la déracine
- déracine: charger les arbres racinaires en mémoire sous forme de tableaux numpy
- flux rapide: pour gérer les fichiers de configuration de traitement
- Curateur rapide: pour orchestrer les listes des ensembles de données à traiter
- Espresso: pour garder le (s) développeur d'écriture du code
Un outil du logiciel d'analyse plus rapide du logiciel de travail: http://fast-hep.web.cern.ch/
Installation et utilisation
Visitez la documentation pour plus de détails.
