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

PyxLSTM - 基于xLSTM架构的高效序列建模Python库

GithubLSTMPyxLSTM序列建模开源项目深度学习自然语言处理

PyxLSTM是一个基于xLSTM架构的Python库，为序列建模任务提供高效实现。该库引入指数门控、内存混合和矩阵内存结构，支持sLSTM和mLSTM变体。PyxLSTM提供灵活的模型架构、高级模型定义、训练工具和数据处理功能，适用于语言建模、文本生成等任务。其轻量模块化设计易于集成，并配有详细文档和测试。

petastorm - 开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据

Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习

Petastorm是一个开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架，也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式，提供方便的API用于数据生成和读取，并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集，是构建高效机器学习管道的理想工具。

modeltime - R语言时间序列预测框架整合机器学习与传统方法

GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习

modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。

此库高效计算向量间多种相似度，广泛用于数据分析、机器学习和统计。支持Spearman等级相关系数、Kendall相关系数等多种相似度，提供Python绑定，易于集成。基于Rust开发，采用并行计算和矢量优化，并支持数据采样以提升计算稳健性，兼容现代语言模型生成的高维文本嵌入。

datasketch - Python概率数据结构库实现大规模数据高效处理

Githubdatasketch大数据处理开源项目数据草图概率数据结构相似度估计

datasketch是一个用于处理和搜索大规模数据的Python库，提供多种概率数据结构如MinHash和HyperLogLog，用于估计Jaccard相似度和基数。该库包含MinHash LSH和HNSW等索引结构，实现亚线性查询时间。支持Python 3.7+版本，兼容Redis和Cassandra存储层，为大数据分析提供高效解决方案。

cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库实现快速数据处理与分析

GPUGithubRAPIDScuDFpandas开源项目数据处理

cuDF是一个基于GPU的DataFrame库，提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式，为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用，也可以作为pandas的无代码修改加速器，完全支持pandas API，在可能的情况下使用GPU运算，必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色，适合各类数据科学和机器学习项目。

pandas-ta - Python金融技术分析库提供130多种指标和实用工具

GithubPandas TAPython开源项目技术分析指标库数据处理

Pandas TA是一个基于Python的金融技术分析库，集成了130多种技术指标和60多种TA-Lib蜡烛图模式。该库提供常用指标如移动平均线、MACD、布林带等，并支持多进程计算以提高效率。它还包含示例代码，展示如何创建自定义策略。Pandas TA充分利用了Pandas库的优势，为金融数据分析提供了丰富的工具和灵活的功能。

Streamlit - Python驱动的数据科学应用开发框架

AI工具Streamlit不活跃唤醒应用应用休眠用户交互

Streamlit是一个开源Python框架，专注于数据科学和机器学习应用的快速开发和部署。它使用户能够轻松创建交互式Web应用，无需前端开发经验。支持多种数据可视化和机器学习库，Streamlit成为数据科学家和开发者进行实时数据分析、原型开发的理想工具。其简单易用、快速迭代和自动部署的特性，不仅促进了团队协作，还为数据驱动决策提供了有力支持。

ta - Python实现43种金融技术分析指标

GithubPython开源项目技术分析指标数据处理金融

TA是一个基于Pandas和Numpy的Python技术分析库,专门用于金融时间序列数据的特征工程。该库实现了43种技术指标,涵盖成交量、波动性、趋势和动量等方面,包括移动平均线、布林带、MACD等。TA为金融数据分析和量化交易策略开发提供了全面的工具支持。

Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包

GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习

Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理，提供多种预测算法和相似度度量，支持新算法实现，并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用，为推荐系统开发提供了全面的解决方案。

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