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

ydata-profiling - 快速实现数据分析，一键生成多种格式报告

Githubpandasydata-profiling开源项目数据分析数据报告自动化分析

提供快速一致的探索性数据分析解决方案，支持生成HTML和JSON格式报告，包括时间序列和文本数据。ydata-profiling自动检测数据类型，提供单变量和多变量分析，生成包含缺失数据、重复行和变量交互的可视化报告。支持与多种数据库系统集成，适用于数据集对比和大数据处理。

OpenSTL - OpenSTL：时空预测学习的全面基准和模块化框架

GithubNeurIPS 2023OpenSTLPyTorch开源项目数据集时空预测

OpenSTL是一个全面的时空预测学习基准，涵盖了从合成运动物体轨迹到人体运动、驾驶场景、交通流量和天气预报的多样任务。该框架模块化设计并具有良好的扩展性，支持PyTorch Lightning和原始PyTorch实现。其主要功能包括灵活的代码设计和标准基准，组织严密并易于使用。

matplotlib - Python数据可视化库支持静态动画和交互式图表

GithubMatplotlibPython库图形绘制开源项目数据可视化

Matplotlib是一款综合性Python数据可视化库，支持创建静态、动画和交互式图表。该库适用于多种平台和环境，提供丰富的图表类型和自定义选项。Matplotlib可生成出版级别的可视化效果，广泛应用于科学计算、数据分析等领域。其强大功能和灵活性使其成为Python生态系统中备受欢迎的可视化工具。

Py-Boost - Python实现的GPU加速梯度提升决策树库

GPU加速GithubONNX兼容Python库多输出训练开源项目梯度提升

Py-Boost是一个Python实现的GPU加速梯度提升决策树库。该项目提供简洁接口，支持GPU训练和推理，易于定制。特色功能包括SketchBoost算法高效处理多输出任务，以及ONNX格式支持。Py-Boost为研究和开发人员提供了探索梯度提升方法的灵活工具，同时保持了较高的运行效率。

Merlion - 全面的时间序列智能分析库

GithubMerlion开源项目异常检测时间序列机器学习预测

Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。

tspiral - 优化时间序列预测的Python工具包

GithubPython包scikit-learntspiral开源项目时间序列预测机器学习

tspiral是一个专注于时间序列预测的Python工具包，提供多种优化技术如递归预测、直接预测、堆叠预测和修正预测。它与scikit-learn兼容，支持全局和多变量时间序列预测，并提供简洁API。tspiral将复杂的时间序列问题转化为表格式监督回归任务，方便用户利用scikit-learn生态系统进行预测分析。

stingray - 将天体物理X射线数据光谱时序分析变得简单

GithubPython软件包StingrayX射线光谱计时天体物理开源项目时间序列分析

Stingray是一个开源的天体物理X射线数据光谱时序分析软件包。它提供功率谱、互谱等多种时间序列分析方法，旨在简化科研人员的高级光谱时序分析工作。该项目具有严谨的统计框架，支持多种安装方式，并提供完整的文档和测试。Stingray合并了现有Python时序分析工作，遵循现代开源编程最佳实践，填补了X射线时序分析工具的空白，致力于成为天体物理领域广泛使用的时序分析工具。

automating-technical-analysis - 自动化技术分析与深度学习的金融交易系统

Github加密货币交易开源项目技术分析时间序列分析股票交易金融交易

automating-technical-analysis项目旨在通过数据分析和深度学习简化金融交易决策。它结合了多种流行的技术分析指标，如MACD、慢随机指标和RSI，并利用Transformer编码器神经网络学习价格模式和交易行为。这种创新方法提供实时的买入、卖出或持有建议，有助于优化交易策略。项目通过Streamlit平台提供易于使用的界面，使技术分析变得更加简单和易懂。作为开源项目，它适用于股票和加密货币市场，为交易者提供强大的自动化分析工具。

skglm - 快速灵活的稀疏广义线性模型Python库

GLMGithubscikit-learnskglm开源项目机器学习稀疏模型

skglm是一个开源Python库，专为解决稀疏广义线性模型(GLMs)而设计。它提供快速估计器，完全兼容scikit-learn，并支持更多模型。其模块化设计允许用户自定义估计器，灵活性高。skglm在处理大型数据集时，性能最高可达scikit-learn的100倍。

stamina - 基于Tenacity的Python重试库提升分布式系统弹性

GithubPython库stamina分布式系统开源项目重试机制错误处理

stamina是一个基于Tenacity的Python重试库，为分布式系统提供高效的错误处理机制。该库支持自定义异常重试、指数退避、限制重试次数和总时间，可与Prometheus和structlog等工具集成。stamina具备异步操作支持，兼容Trio，并保留被装饰函数的类型提示。其设计注重易用性和正确性，有助于开发者构建更具弹性的分布式系统。

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