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

pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

GPU支持GithubPyTorchpomegranate开源项目概率建模混合精度支持

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。

microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集

Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测

microprediction是一个综合性开源项目集，专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库，包括humpDay、timemachines和precise，分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具，便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。

pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析

GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析

pynapple是一个轻量级Python库，专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集，可分析时间序列（如尖峰时间、行为事件）和时间间隔（如试验、大脑状态）等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数，支持多维时间序列分析，并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程，适用于各类神经科学研究。

sysidentpy - 非线性系统识别和时序预测的Python工具库

GithubNARMAX模型SysIdentPy开源项目时间序列预测系统识别非线性建模

SysIdentPy是一个开源Python库,专注于NARMAX模型及其变体的系统识别。该库提供先进的模型结构选择和参数估计技术,支持多种基函数,并可与神经网络和机器学习算法集成。它为时间序列分析和动态系统建模提供了灵活易用的框架,适用于构建动态非线性模型。

pyroscope - 开源连续性能分析平台帮助开发者优化代码

GithubGrafanaPyroscope开源开源项目性能分析连续分析

Pyroscope是一个开源的连续性能分析平台,可帮助开发者发现代码性能问题和瓶颈。它支持高基数标签分析,能够解决CPU使用率高、内存泄漏等问题,并可分析应用调用树。Pyroscope具有低CPU开销,支持水平扩展和高效压缩,兼容多种编程语言,并提供先进的分析界面。它能自动关联性能数据与追踪信息,是一个强大的代码性能优化工具。

pandas - Python数据分析与处理的开源利器

DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析

pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。

asteroid - PyTorch基础的音频源分离工具包，支持多种数据集和架构

AsteroidGithubPyTorch开源项目数据集支持社区项目音频源分离工具

Asteroid是一个由PyTorch驱动的音频源分离工具包，面向研究人员，便于在常用数据集上快速进行实验。它提供了支持多种数据集和架构的源代码，并包含复现重要科研论文的方案。Asteroid还支持社区贡献，用户可以通过提交问题或拉取请求参与项目。内置的TensorBoard可视化工具和详尽的教程帮助用户更好地使用该工具包。

Orion - 开源无监督时间序列异常检测库

AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库

Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库，专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道，能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具，支持AER、TadGAN等算法，并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本，可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。

sports-betting - Python体育博彩工具包实现数据驱动预测和策略分析

GithubPythonsports-betting开源项目投注策略数据处理机器学习

sports-betting是一个开源的Python体育博彩工具包，提供数据加载和投注分析功能。它支持历史数据下载、比赛数据处理、机器学习模型构建和策略回测。兼容scikit-learn，可用于多种联赛的数据分析、交叉验证、概率预测和价值投注识别。该工具包适合数据分析人员和体育爱好者进行系统化的体育博彩研究。

pyinstrument - Python代码性能分析与优化工具

GithubPythonprofilerpyinstrument代码优化开源项目性能分析

Pyinstrument是一个Python性能分析工具,通过采样识别程序中耗时部分。它支持异步代码分析,提供HTML和控制台输出,可隐藏第三方库代码以突出显示用户代码。Pyinstrument还具有时间线模式和自定义渲染选项,有助于开发者发现性能瓶颈并优化Python程序。

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