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

reservoirpy - Python库实现高效储层计算和回声状态网络

GithubReservoirPy开源项目时间序列预测机器学习神经网络超参数优化

ReservoirPy是一个实现高效储层计算架构的Python库，专注于回声状态网络(ESN)。它具备离线和在线训练、并行计算、稀疏矩阵运算等功能，支持构建复杂的多储层架构。该库提供图形化工具用于超参数探索，并包含多个教程和科学论文复现案例。适用于Python 3.8及以上版本，ReservoirPy为储层计算提供了简洁而强大的实现方案。

PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱

GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值

PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法，支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例，简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型，并具备超参数优化功能，为时间序列分析提供综合解决方案。

nolitsa - 全面的Python非线性时间序列分析库

GithubLyapunov指数NoLiTSAPython模块嵌入维度估计开源项目非线性时间序列分析

NoLiTSA是一个开源Python模块，专门用于非线性时间序列分析。它实现了多种标准算法，如嵌入延迟估计、维度估计、相关维数计算和最大Lyapunov指数估计。模块支持FT、AAFT和IAAFT替代数据生成，并提供噪声减少功能。NoLiTSA适用于复杂的时间序列分析任务，已在天体物理学和流体动力学研究中应用，为科研人员提供了可靠的分析工具。

timely - 开源时间序列数据库应用

Apache AccumuloGithubGrafanaJavaTimely开源项目时间序列数据库

Timely是一个开源的时间序列数据库应用,专注于提供安全的时间序列数据访问。该项目使用Java开发,与Apache Accumulo和Grafana集成。Timely支持大规模时间序列数据的存储、管理和可视化,适用于数据监控、趋势分析等场景。

streamlit - 将 Python 脚本快速转换为交互式 Web 应用程序的工具

GithubPythonStreamlit开源软件开源项目数据应用社区云平台

Streamlit能够在几分钟内将Python脚本转变为交互式Web应用程序，大大缩短开发时间。用户可以创建仪表板、生成报告或开发聊天应用，并通过Community Cloud平台部署和管理这些应用。Streamlit简洁易用，支持快速原型设计和实时编辑，完全开源且免费，是开发各类数据应用的理想工具。

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库

GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型

pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。

Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南

GithubPython开源项目数据科学时间序列分析机器学习预测

这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术，涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法，以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究，读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测，并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。

luminaire - 开源时间序列异常检测库

GithubLuminaire开源库开源项目异常检测时间序列机器学习

Luminaire是一个开源的Python库，专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能，可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控，能识别相关性和季节性模式，并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用，仅需少量配置即可实现高效的异常检测。

pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测

GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化

PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。

streamlit_prophet - 交互式时间序列预测工具助力数据分析

GithubProphetStreamlit可视化开源项目时间序列预测模型训练

streamlit_prophet是一款开源的时间序列预测工具，集成了Streamlit的交互功能和Prophet的预测算法。它提供了简洁的用户界面，支持数据上传、预处理、模型调参、评估和预测等功能。兼容Python 3.7-3.9版本，streamlit_prophet通过可视化界面简化了时间序列预测过程。这个工具适用于数据分析师和业务人员，可快速部署并用于各类预测分析任务。

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