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geospatial-python

Python地理空间数据分析入门教程

geospatial-python是一个开源教程项目,提供Python处理地理空间数据的基础知识。目前包含7个主要教学单元和1个附加单元,涵盖栅格和矢量数据分析。该项目基于NEON和Data Carpentry等机构合作开发,参考了R语言版本的地理空间数据课程。项目内容持续更新,欢迎感兴趣的开发者参与贡献。

vedo - Python 3D科学分析与可视化库
3D可视化GithubPython库vedo开源项目数据分析科学分析
vedo是一个Python库,用于科学分析和3D对象可视化。它支持多种3D文件格式,提供网格和点云处理工具,可进行体积数据渲染和2D/3D绘图。vedo集成多个库,支持命令行操作,适用于科研可视化。项目包含300多个示例,在多篇科研论文中应用。
python-mastery - Python高级编程课程,实践驱动的深度学习体验
David BeazleyGithubPython编程开源课程开源项目编程技巧高级教程
David Beazley设计的高级Python编程课程,通过实践练习深入探讨Python语言特性和工作原理。课程采用练习驱动方式,涵盖生成器、协程、元编程等高级主题,帮助开发者构建更完整的Python语言心智模型。基于Python 3.6特性集,旨在增强程序员开发复杂高效程序的能力,适合具备Python基础并希望从编写短小脚本过渡到开发更复杂程序的开发者。全部课程资料在GitHub开源,遵循知识共享许可协议,完成全部内容约需30-50小时。
data-science - 开源社区大学提供的数据科学自学课程
GitHubGithub开源教育开源项目数据科学机器学习课程大纲
开源社区大学提供的数据科学自学课程,汇集世界顶尖大学的在线资源。课程覆盖数据科学本科全部内容,包括编程、数学、统计学和机器学习等。学习者可自主安排进度,利用进度跟踪工具和社区支持完成学习。这一免费资源为有志于数据科学领域的学习者提供了全面的教育路径。
scikit-learn - Python机器学习的核心工具库
GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。
prettymaps - 基于OpenStreetMap数据绘制美观地图的Python工具
GithubOpenStreetMapPython库prettymaps地图绘制开源项目数据可视化
prettymaps是一个简洁的Python库,用于绘制OpenStreetMap自定义地图。它基于osmnx、matplotlib等包开发,提供简单API来创建美观的地图可视化。用户可自定义样式、选择预设,并获取地理数据进行分析。支持绘制圆形、矩形边界或整个区域的地图。该库简化了从OpenStreetMap数据创建定制地图的过程,适用于各种地图可视化需求。
materials - Real Python 教程的配套资源与实践项目
GitHubGithubPython教程Real Python代码风格开源项目
Real Python Materials 是 Real Python 教程的配套资源库,提供补充材料、练习和示例项目。这个开源项目旨在增强 Python 学习体验,通过实践帮助用户掌握编程技能。项目重视代码质量和社区支持,为 Python 学习者提供全面的学习环境。
datascience - 数据科学学习路线图 从基础到高级的系统指南
Github开源项目数据分析数据库数据科学概率论统计学
这是一个系统的数据科学学习路线图项目,涵盖了从基础数学到高级统计分析的关键知识点。内容包括矩阵代数、哈希函数、关系代数等基础,以及数据库操作、ETL、NoSQL等实用技能,还有数据可视化和探索性分析等统计学内容。该项目为数据科学学习者提供了一个全面且结构化的学习框架。
geostats - 地理统计数据分类与可视化的JavaScript库
GithubJavaScript库geostats地理数据可视化开源项目数据分类统计方法
geostats是一个开源的JavaScript库,遵循MIT许可,专注于地理统计数据的分类和可视化。它提供等间隔、分位数、标准差等多种分类方法,以及丰富的统计功能。该库支持生成HTML格式图例,适用于地图和数据可视化项目。geostats具有灵活的API,支持自定义分类方法和颜色方案,可广泛应用于地理信息系统(GIS)和数据分析领域。
satclip - 全球通用地理位置编码器
GithubSatCLIP卫星图像地理位置编码开源项目机器学习深度学习
SatCLIP是一个基于卫星图像的地理位置编码器,通过对比学习将图像与位置匹配。该项目使用球谐函数进行位置编码,支持多种视觉编码器,适用于空间分析和图像定位等任务。SatCLIP提供预训练模型、示例代码和S2-100K数据集,便于研究人员开展地理空间分析和机器学习应用,为全球尺度的地理信息处理开辟新途径。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例,本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具,提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导,以及多个跨行业的案例研究,支持独立完成端到端的机器学习项目。
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