stumpy

高效计算时间序列矩阵剖面的Python库

STUMPY 矩阵分析时间序列 Python库数据挖掘 Github 开源项目

STUMPY是一个高效的Python库，用于计算时间序列矩阵剖面。支持多维数据分析、分布式计算和GPU加速，适用于模式发现、异常检测等多种数据挖掘任务。其简单易用的特性使研究人员和开发者能够快速分析复杂的时间序列数据。

文档

uPlot - 轻量级高性能时间序列图表库

Canvas 2DGithubJavaScript库μPlot开源项目性能优化时间序列图表

uPlot是一个基于Canvas 2D的轻量级图表库，专为绘制时间序列、线条、面积、OHLC和柱状图而设计。它能快速渲染大量数据点，并提供流畅的缩放和光标交互体验。uPlot支持多系列、多Y轴和对数刻度等功能，同时保持API的简洁性。作为一个专注于核心功能的解决方案，uPlot在性能和文件大小方面都表现出色。

statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包

GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型

statsmodels是一个全面的Python统计建模库，提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善，社区活跃，持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务，可处理从基础到高级的数据分析需求。

moment - 时间序列分析基础模型多任务多领域应用

GithubMOMENT基础模型多任务开源项目时间序列预训练

MOMENT是一个开源的时间序列分析基础模型家族，为多任务、多数据集和多领域应用而设计。该模型在大规模时间序列数据上预训练，可处理预测、分类、异常检测和插补等任务。MOMENT能捕捉时间序列的内在特征，学习有意义的数据表示，在少量标记数据的情况下也表现出色。项目提供预训练模型、教程和研究代码，为时间序列分析提供了实用工具。

stk - 强大的Python分子构建与操作库

GithubPython库stk分子构建分子设计开源项目数据库

stk是一个功能丰富的Python库，用于构建和操作复杂分子结构。它支持自动分子设计、分子数据库创建和属性分析。stk提供灵活API，适用于多种化学和材料科学研究。该库已应用于有机笼、共价有机骨架和共轭聚合物等领域的设计与优化研究。

pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析

GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析

pynapple是一个轻量级Python库，专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集，可分析时间序列（如尖峰时间、行为事件）和时间间隔（如试验、大脑状态）等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数，支持多维时间序列分析，并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程，适用于各类神经科学研究。

scipy - 开源科学计算库支持多领域数值分析与研究

GithubSciPy工程计算开源软件开源项目数学计算科学计算

SciPy是一个开源科学计算库，为数学、科学和工程领域提供多种功能模块。包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号处理和图像处理等。它与NumPy紧密集成，提供高效的数值计算工具，支持多种操作系统，安装简单且免费开源。SciPy适用于数据分析、复杂计算和结果可视化，广泛应用于学术研究和工程实践。

Finance-Python - Python金融计算库支持量化交易与分析

GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算

Finance-Python是一个开源的金融计算库，使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具，包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成，并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能，适用于金融分析和量化交易研究。

HyperTS - 全面的时间序列分析工具包支持多任务和多模式分析

GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测

HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包，集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务，适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持，概率区间预测，以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用，为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。

dtw-python - 实现动态时间规整算法的Python包

DTWGithubPython包动态时间规整开源项目时间序列分析模式识别

dtw-python是一个实现动态时间规整(DTW)算法的Python包。它支持任意局部和全局约束、快速本地代码执行、多种绘图样式等功能。该包提供计算对齐、绘制对齐和规整函数、表示步骤模式等方法,适用于经济计量学、化学计量学和时间序列挖掘中的分类和聚类任务。它是R语言DTW包的Python等效实现,采用GPL开源许可证发布。最新版本为X.X.X,详细文档可参考项目官网 https://dynamictimewarping.github.io。

Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing - 基于储层计算的时间序列分析框架

GithubReservoir Computing开源项目时间序列分类时间序列聚类机器学习神经网络

这个开源项目利用储层计算技术，实现了时间序列数据的分类、聚类和预测功能。它支持处理单变量和多变量时间序列，并提供了易用的Python库。项目包含多个功能模块、丰富的数据集和高级示例。其特有的储层模型空间表示方法在处理复杂时间序列任务时表现出色。

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