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

pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库

GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习

pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法，支持单变量和多变量时间序列分析，并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程，为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。

climpred - 气象和气候预报验证的Python工具库

GithubPython库climpred天气预报验证开源项目气候预测

climpred是一个开源的Python库，专注于气象和气候预报的验证。该库提供多种验证指标和方法，适用于从短期天气到长期季节预测的各种时间尺度。它与科学计算生态系统集成，支持大规模数据分析，有助于评估预报准确性和可靠性。研究人员和预报员可利用climpred提高预报质量，为气象和气候科学研究做出贡献。

moment - 时间序列分析基础模型多任务多领域应用

GithubMOMENT基础模型多任务开源项目时间序列预训练

MOMENT是一个开源的时间序列分析基础模型家族，为多任务、多数据集和多领域应用而设计。该模型在大规模时间序列数据上预训练，可处理预测、分类、异常检测和插补等任务。MOMENT能捕捉时间序列的内在特征，学习有意义的数据表示，在少量标记数据的情况下也表现出色。项目提供预训练模型、教程和研究代码，为时间序列分析提供了实用工具。

pybaseball - 强大Python库简化棒球数据获取和分析

GithubPython包pybaseball开源项目数据分析数据抓取棒球统计

pybaseball是一个专注于棒球数据分析的Python库。它自动从Baseball Reference、Baseball Savant和FanGraphs等网站抓取数据，包括Statcast数据、投球和打击统计、联盟排名等。支持获取单场比赛到整个赛季的详细数据，并可自定义时间段进行数据聚合。这个工具包简化了数据获取过程，为棒球数据分析提供了便捷的访问方式。pybaseball还提供了如statcast、pitching_stats、batting_stats等函数，方便用户进行特定查询和数据分析。此外，它还支持本地数据缓存，提高了数据检索效率。

Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具

Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测

Auto_TS是一个时间序列自动建模工具，支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型，适用于不同频率的数据，并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能，简化了建模过程，提高了效率。该工具适合数据分析人员使用，可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。

AlphaPy - 多功能机器学习框架整合市场分析与体育预测

AlphaPyGithub开源项目数据科学机器学习金融分析预测模型

AlphaPy是一个基于Python的综合机器学习框架，集成了scikit-learn、Keras和XGBoost等多种先进模型。它不仅提供集成模型生成功能，还包含MarketFlow和SportFlow等专用工具，用于市场分析和体育赛事预测。此外，AlphaPy支持交易系统开发和投资组合分析，为数据科学家和金融分析师提供了全面的解决方案。

optuna - 自动化机器学习超参数优化框架

GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化

Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。

wetterdienst - 开源Python库用于获取和处理多源天气数据

GithubPython库Wetterdienst天气数据开源开源项目气象站

Wetterdienst是一个开源Python库，用于获取和处理多个气象机构的开放天气数据。它提供简单的API接口，支持气象站点查询、数据筛选和格式转换等功能。该库还包含命令行工具、Web API和数据可视化组件，可用于气象分析和气候研究。Wetterdienst旨在简化天气数据的访问和处理流程，提高数据获取和分析效率。

pepy - Python包数据统计与分析服务

GithubPePyPython包后端服务开源项目统计数据

pepy是一个专注于展示Python包统计数据的开源后端服务。它通过BigQuery官方数据源每日更新包下载量信息，采用DDD和CQS设计模式构建。pepy为开发者提供了有价值的洞察，同时鼓励社区参与贡献。作为Python生态系统的分析工具，pepy为包的受欢迎程度和使用趋势提供了重要参考。该项目提供便捷的开发环境设置，方便开发者参与和使用。

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