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datacompy

多框架支持的开源数据比较库

DataComPy是一个开源的Python数据比较库,支持Pandas、Spark、Polars等多种数据框架。它提供了超越简单equals()的功能,包括统计信息输出和匹配精度调整。该库可通过pip或conda安装,并支持Spark、Dask等额外功能。DataComPy为不同数据处理后端提供统一的比较接口,适用于数据分析和质量控制。

drawdata - 交互式数据可视化工具 轻松绘制分析机器学习数据集
GithubJupyterPython库drawdata开源项目数据可视化机器学习
drawdata是一个Python库,为Jupyter notebook提供交互式数据绘制工具。基于anywidget构建,兼容Jupyter、VSCode和Colab环境,支持ipywidgets集成。可绘制散点图并导出为pandas或polars数据框,方便用于scikit-learn机器学习任务。适用于教学和快速数据分析场景,简化数据集创建和操作过程。
dlt - 简化数据加载流程的Python库
GithubPython库dlt开源开源项目数据加载数据管道
dlt是一个开源Python库,旨在简化数据加载过程。它具备自动模式生成、数据规范化和增量加载功能,可集成到多种环境中。支持从快速数据探索到复杂生产环境的应用,并提供多种验证源和目标。dlt的灵活性和可扩展性使其能够有效处理不断增长的数据需求,适合各类数据处理任务。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
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。
sweetviz - 快速生成数据分析可视化报告的Python库
EDAGithubPython库Sweetviz可视化开源项目数据分析
Sweetviz是一个开源Python库,能够快速生成探索性数据分析(EDA)可视化报告。该库只需两行代码即可创建高密度的数据可视化,包括目标值分析、数据集比较和特征分析。Sweetviz支持混合类型关联和自动类型推断,可输出独立HTML应用,兼容Jupyter和Colab等环境。它还集成了Comet.ml功能,方便记录生成的报告。这个工具能帮助数据科学家和分析师迅速了解数据集特征及其相互关系。
DeepBI - 多数据源支持的AI数据分析平台,实现数据查询与可视化
DeepBIGithub人工智能多平台支持开源项目数据分析平台数据可视化
DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台,利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果,生成持久化查询与可视化,兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源,并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。
cupy - GPU加速的Python科学计算库
CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目
CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库,与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行,提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性,使现有代码易于迁移到GPU上,同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外,CuPy还提供对底层CUDA功能的访问,允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算,还广泛应用于数据分析、深度学习等领域,为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。
great-tables - 强大而简便的Python表格生成库
DataFrameGithubGreat TablesPython开源项目数据可视化表格生成
Great Tables是一个功能丰富的Python库,用于创建和自定义表格。该库支持灵活组合各种表格元素,包括表头、表尾和行标签等,并提供多样的单元格格式化选项。Great Tables可处理Pandas或Polars DataFrame数据,支持在多种环境中渲染表格。其设计注重简洁性和实用性,适用于各类表格展示场景。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境,集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集,支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验,有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新,拥有活跃的社区支持,是Python科学计算领域的重要工具。
redlines - 直观展示文本差异的Python工具
GithubMarkdownPython库Redlines差异标记开源项目文本比较
Redlines是一个Python库,能够生成Markdown格式的文本差异对比结果。它采用删除线和下划线标记修改,类似Word的修订功能,这种方式更适合法律从业者使用,在长文本中也更为简洁。Redlines基于SequenceMatcher算法比对单词差异,并提供命令行工具在终端中直观展示文本变化。
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