matminer 是一个用于在材料科学领域进行数据挖掘的库。

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matminer 支持 Python 3.11+。

相关软件包：

• 如果你喜欢 matminer，你也可以试试 automatminer。
• 如果你对进一步开发 matminer 中的数据集感兴趣，可以看看 matbench。
• 如果你在寻找 figrecipes，它现在已迁移到 自己的仓库。

引用

如果你觉得 matminer 有用，请通过引用以下论文来鼓励其发展：

Ward, L., Dunn, A., Faghaninia, A., Zimmermann, N. E. R., Bajaj, S., Wang, Q.,
Montoya, J. H., Chen, J., Bystrom, K., Dylla, M., Chard, K., Asta, M., Persson,
K., Snyder, G. J., Foster, I., Jain, A., Matminer: An open source toolkit for
materials data mining. Comput. Mater. Sci. 152, 60-69 (2018).

Matminer 帮助用户应用社区开发的方法和数据集。请同时引用原始来源，这将为你的文章提供更清晰的背景并表彰原作者的贡献：

• 如果你使用了通过 matminer 访问的一个或多个数据集，请检查数据集的元数据信息以获取相关引用，了解原始数据集的出处。
• 如果你使用了一个或多个数据检索方法，请检查数据检索类的 citations() 方法。该方法会提供该特征化工具相关的 BibTeX 格式引用列表，方便你跟踪和引用原始出版物。
• 如果你使用了一个或多个特征化工具，请利用 matminer 中每个特征化工具提供的 citations() 函数。

matminer 快速上手指南

matminer 是一个用于材料科学领域数据挖掘的 Python 库，支持 Python 3.11+。

环境准备

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• Python 版本：Python 3.11 及以上

前置依赖

确保已安装以下工具：

• pip
• （可选）国内用户建议配置 PyPI 镜像源 以加速安装。

安装步骤

推荐使用 pip 安装 matminer：

pip install matminer

如果需要从源码安装，请克隆 GitHub 仓库并运行以下命令：

git clone https://github.com/hackingmaterials/matminer.git
cd matminer
pip install .

国内用户可以使用阿里云镜像加速安装：

pip install matminer -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何使用 matminer 加载数据集并进行特征提取：

from matminer.datasets import load_dataset
from matminer.featurizers.structure import DensityFeatures

# 加载示例数据集
df = load_dataset("elastic_tensor_2015")

# 查看数据集前几行
print(df.head())

# 使用 DensityFeatures 提取结构特征
featurizer = DensityFeatures()
df = featurizer.featurize_dataframe(df, col_id="structure")

# 查看添加的特征列
print(df.head())

更多示例代码和教程，请参考 matminer 示例库。

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如果在研究中使用 matminer，请引用以下论文：

Ward, L., Dunn, A., Faghaninia, A., Zimmermann, N. E. R., Bajaj, S., Wang, Q.,
Montoya, J. H., Chen, J., Bystrom, K., Dylla, M., Chard, K., Asta, M., Persson,
K., Snyder, G. J., Foster, I., Jain, A., Matminer: An open source toolkit for
materials data mining. Comput. Mater. Sci. 152, 60-69 (2018).