exoplanet

基于PyMC的系外行星观测数据分析工具包

exoplanet PyMC 时间序列分析天文学概率建模 Github 开源项目

exoplanet是一个基于PyMC的开源工具包，专门用于天文学时间序列数据的概率建模，尤其适用于系外行星观测数据分析。它扩展了PyMC的功能，提供了针对系外行星数据集的自定义函数和分布。该工具包具有高性能的模型构建语言和推理引擎，能有效处理大量参数问题，为天文学研究提供了实用的数据分析解决方案。

文档

pymc - Python贝叶斯统计建模与概率编程框架

GithubPyMCPython包变分推断开源项目贝叶斯统计建模马尔可夫链蒙特卡洛

PyMC是一个Python贝叶斯统计建模框架,专注于高级马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断算法。它提供直观的模型语法、强大的采样算法和推断功能,可处理复杂模型。PyMC利用PyTensor优化计算,支持缺失值处理,并提供丰富的示例资源。作为一个灵活的概率编程工具,PyMC适用于广泛的统计建模任务。

orbit - 用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包

GithubOrbitPython安装指南开源项目时间序列预测贝叶斯推断

Orbit 是一个用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包，提供直观的初始化-拟合-预测接口。支持的模型包括ETS、LGT、DLT和KTR，采用MCMC、MAP和VI等方法进行优化。用户可以通过PyPI、源码或Anaconda安装，并提供详细的文档和教程。

lightkurve - Kepler和TESS天文数据分析的开源Python工具

GithubKeplerLightkurvePython包TESS天文数据分析开源项目

Lightkurve是为分析Kepler和TESS太空望远镜数据而设计的开源Python包。它提供高质量的功能模块和教程,简化了天文时间序列数据的处理过程。该工具支持像素和光变曲线分析,适用于手动和自动化的研究流程。Lightkurve旨在帮助学生、天文学家和业余爱好者更便捷地开展相关研究工作。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

StarryDivineSky - 利用先进技术实时探索星空中的天文现象

Github开源项目

StarryDivineSky通过先进技术提供实时星空观测数据和3D可视化，用户可以探索星座、行星及其他天文现象。该项目提供个性化定制服务，适合天文爱好者和专业研究者，广泛应用于教育、科研及娱乐。

galaxy - 开源数据分析平台助力科研工作流程

GalaxyGithubPython开源软件开源项目数据分析生物信息学

Galaxy是一个开源数据分析平台，为科研人员提供用户友好的界面，支持无需编程经验的复杂数据分析。该平台适用于生物信息学、基因组学等领域，集成多种工具和工作流程。Galaxy还提供丰富的社区资源，包括在线帮助、文档和培训材料，便于用户快速上手和充分利用平台功能。

PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱

GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值

PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法，支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例，简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型，并具备超参数优化功能，为时间序列分析提供综合解决方案。

statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包

GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型

statsmodels是一个全面的Python统计建模库，提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善，社区活跃，持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务，可处理从基础到高级的数据分析需求。

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。

OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台

GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算

OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台，专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解，便于构建和维护，同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数，可处理大规模设计空间。此外，OpenMDAO还提供并行计算功能，适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。

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