pydrodelta.procedures.linear_channel
index
/home/leyden/git_clones/pydrodelta/src/pydrodelta/procedures/linear_channel.py

 
Modules
       
numpy

 
Classes
       
pydrodelta.procedures.generic_linear_channel.GenericLinearChannelProcedureFunction(pydrodelta.procedure_function.ProcedureFunction)
LinearChannelProcedureFunction

 
class LinearChannelProcedureFunction(pydrodelta.procedures.generic_linear_channel.GenericLinearChannelProcedureFunction)
    LinearChannelProcedureFunction(**kwargs)
 

 
 
Method resolution order:
LinearChannelProcedureFunction
pydrodelta.procedures.generic_linear_channel.GenericLinearChannelProcedureFunction
pydrodelta.procedure_function.ProcedureFunction
builtins.object

Methods defined here:
__init__(self, **kwargs)
Nash linear channel (gamma distribution)
 
Parameters:
-----------
/**kwargs : keyword arguments
 
Keyword arguments:
------------------
parameters : dict
    properties:
    k : float residence time
    n : float number of reservoirs
 
extra_pars: dict
    properties
    dt : float calculation timestep

Readonly properties defined here:
Proc
Linear channel procedure
coefficients
Linear channel coefficients (k, n)

Methods inherited from pydrodelta.procedures.generic_linear_channel.GenericLinearChannelProcedureFunction:
run(self, input: list = None) -> tuple
Ejecuta la función. Si input es None, ejecuta self._procedure.loadInput para generar el input. input debe ser una lista de objetos SeriesData
Devuelve una lista de objetos SeriesData y opcionalmente un objeto ProcedureFunctionResults
 
Parameters:
-----------
input : list of DataFrames
    Procedure function input (boundary conditions). If None, loads using .loadInput()
 
Returns:
--------
2-tuple : first element is the procedure function output (list of DataFrames), while second is a ProcedureFunctionResults object

Methods inherited from pydrodelta.procedure_function.ProcedureFunction:
makeSimplex(self, sigma: float = 0.25, limit: bool = True, ranges: Optional[list] = None) -> list
Generate Simplex from procedure function parameters. 
 
Generates a list of len(self._parameters)+1 parameter sets randomly using a normal distribution centered in the corresponding parameter range and with variance=sigma
 
Parameters:
-----------
sigma : float (default 0.25)
    Variance of the normal distribution relative to the range(1 = max_range - min_range)
 
limit : bool (default True)
    Truncate values outside of the min-max range
    
ranges : list or None
    Override parameter ranges with these values. Length must be equal to self._parameters and each element of the list must be a 2-tuple (range_min, range_max) 
 
Returns:
--------
list : list of  length = len(self._parameters) + 1 where each element is a list of floats of length = len(self._parameters)
rerun(self, input: list = None, parameters: Union[list, tuple] = None, initial_states: Union[list, tuple] = None) -> Tuple[list, dict]
Execute the procedure function with the given parameters and initial_states
 
Parameters:
-----------
input : list if DataFrames
    Procedure function input (boundary conditions). If None, loads using .loadInput()
 
parameters : list or tuple
    Set procedure function parameters (self.parameters).
 
initial_states : list or tuple
    Set initial states (self.initial_states)
 
Returns:
--------
2-tuple : first element is the procedure function output (list of DataFrames), while second is a ProcedureFunctionResults object
setBoundaries(self, boundaries: list = []) -> None
Setter of boundaries
 
Parameters:
----------
boundaries : list
    List of boundary conditions. Each item is a dict with a name <string> and a node_variable <NodeVariableIdTuple>. The node_variables must map to plan.topology.nodes[node_id].variables[variable_id]
setInitialStates(self, states: Union[list, tuple] = []) -> None
Generic self.initial_states setter. If self._states is not empty, uses name of each item to set self.initial_states as a dict. Else will set a list
 
Parameters:
states : list or tuple
    Procedure function initial states to set
setOutputs(self, outputs: list = []) -> None
Setter for outputs
 
Parameters:
-----------
outputs : list of dict
    list of procedure outputs. Each item is a dict with a name <string> and a node_variable tuple <NodeVariableIdTuple>. The node_variables must map to plan.topology.nodes[node_id].variables[variable_id]
setParameters(self, parameters: Union[list, tuple] = []) -> None
Generic self.parameters setter. If self._parameters is not empty, uses name of each item to set self.parameters as a dict. Else will set a list
 
Parameters:
-----------
parameters : list or tuple
    Procedure function parameters to set
toDict(self) -> dict
Convert this procedureFunction to a dict
 
Returns:
--------
dict

Data descriptors inherited from pydrodelta.procedure_function.ProcedureFunction:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
Data
        Union = typing.Union