treelib

简单易用的Python树结构实现库

treelib是一个Python树结构实现库，提供简洁API接口用于创建、管理和操作树形数据结构。该项目支持多个Python版本，拥有完善的文档和活跃的社区。treelib采用black代码格式化规范，保证代码质量。这个库适用于各级开发者，可在多种项目中应用树结构。

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介绍相关项目

yggdrasil-decision-forests - 用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库

CART决策森林GithubYDFYggdrasil Decision Forests开源项目梯度增强决策树随机森林

YDF 是一个用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库。支持 Python 和 C++ API，方便模型的训练、分析、预测及保存。详尽的文档和教程有助于用户快速入门，是开发高效、可解释机器学习模型的好工具。

DecisionTree.jl - Julia高效决策树和随机森林算法库

DecisionTree.jlGithubJulia决策树开源项目机器学习随机森林

DecisionTree.jl是一个Julia语言实现的决策树和随机森林算法库,提供分类和回归功能。它支持预剪枝、后剪枝、多线程bagging和自适应提升等技术,可与AutoMLPipeline.jl、MLJ.jl等库集成使用。该库具有高效易用的API,支持交叉验证和特征重要性分析,适用于各类机器学习项目中的决策树相关任务。

pygame - Python游戏开发多媒体库

GithubPygamePython多媒体应用开源库开源项目游戏开发

Pygame是Python生态系统中的一个多媒体库,专注于游戏开发。它提供2D图形渲染、音频播放、用户输入处理等功能。通过简化游戏编程过程,Pygame使开发者能更容易地创建游戏。该库适合不同经验水平的开发者使用,支持多种游戏类型的开发。Pygame保持活跃更新,并有社区支持。

Mastodon.py - Python封装库实现Mastodon社交网络API功能

APIGithubMastodonPython开源开源项目社交网络

Mastodon.py是一个Python库，为Mastodon社交网络提供API封装。支持Mastodon 3.5.5版本公共API，实现应用注册、用户登录、发布嘟文等功能。兼容Python 3.7及以上版本，可通过pip安装。该库提供文档和示例，便于开发Mastodon相关应用。

dd-trace-py - Python应用性能监控和分布式跟踪库

GithubPython库ddtrace分布式追踪开源项目性能监控错误跟踪

dd-trace-py是一个Python库，提供分布式跟踪、性能分析和错误跟踪功能。它支持持续集成可视化、部署跟踪、代码热点分析和动态插桩。该库可帮助开发者了解应用性能，适用于各种监控需求。dd-trace-py集成了多种工具，为Python应用提供全面的性能管理解决方案。

PyGithub - Python库轻松管理GitHub资源

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PyGithub是一个访问GitHub REST API的Python库，支持管理仓库、用户资料和组织等GitHub资源。它提供简单的身份验证方式，支持公共GitHub和企业版GitHub，能够执行获取仓库列表、处理用户信息等操作。PyGithub为开发者提供了灵活的GitHub集成方案，简化了在Python应用中与GitHub交互的过程。

tika-python - Python版Apache Tika库，支持文档解析、文本翻译与语言检测

Apache TikaGithubPython库REST服务器tika-python安装开源项目

tika-python是Apache Tika的Python移植版，通过Tika REST Server提供强大的文档解析、文本翻译和语言检测功能。该库支持通过多个接口调用，支持gzip压缩输入输出流，并提供命令行工具。用户可配置环境变量，在无网络连接环境中使用，优化其行为。

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库

GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库

GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析

pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库，通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas，它提供3-3500倍的速度提升，并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究，为时间序列分析提供了全面的解决方案。

MeshLib - 高性能3D数据处理和计算机视觉库

3D数据处理GithubMeshLib开源项目点云处理网格操作计算机视觉

MeshLib是一个注重简洁性和高性能的3D数据处理库，支持点云、网格和体积等数据结构。该库提供丰富的计算算法，涵盖数学基础、3D数据处理、布尔运算和问题修复等功能。MeshLib可通过Python和.NET集成，并支持pip或NuGet安装。这个开源库适用于机器人自动化、自动驾驶以及工业、医疗和科学领域的各种计算机视觉应用。

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