Das Programm hat die folgende eingebaute Hilfe:
Usage: ./plotter.py [options]
Options:
-h, --help:
Show this help.
-p, --parallel:
Start parallel render tasks using IPython's architecture for parallel
computing.
See: <http://ipython.scipy.org/doc/nightly/html/parallel/index.html>
-i problem.xml, --input problem.xml:
Read the XML file with parameters from `problem.xml`.
-o map.png, --output map.png:
Output image to `map.png`.
Es kann also zum Beispiel so aufgerufen werden:
./plotter.py -i problems/four-0.2.xml -o out/four-0.2.png
Dabei gibt es folgende Ausgabe:
[Sun Jun 7 13:49:36 CEST 2009]: Beginning rendering of problem 'problems/four-0.2.xml'...
Progress: 100.00 %, [799, 799] = (phi, theta) = (6.2832, 3.1416) = -1
[Mon Jun 8 18:08:50 CEST 2009]: Finished rendering in 1699.24 minutes!
Saving picture to 'out/four-0.2.png'... done.
Über den Switch -p oder –parallel kann gewählt werden, ob das Programm seine Arbeit mit Hilfe von ipcluster auf mehrere Rechenknoten im Netz ausdehnen soll. Hierzu ist es vorher nötig, den Cluster zu konfigurieren. Im Verzeichnis tools befindet sich das Python-Skript clustergen.sh. Es erstellt eine Datei, in der sich alle aktiven Rechner im PC-Pool befinden. Der Cluster kann dann gestartet werden:
$ ipcluster ssh --clusterfile clusterfile.py