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

GithubPythonaeon开源项目时间序列机器学习算法

aeon是一个开源时间序列学习框架，兼容scikit-learn，集成最新和经典的机器学习算法。支持预测、分类等任务，采用numba实现高效计算，并提供统一接口便于算法比较。该框架涵盖广泛的时间序列算法，持续更新最新研究成果，适用于Python 3.9及以上版本。

dask - 开源灵活的并行计算库助力大规模数据分析

DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析

Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。

Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包

GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习

Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理，提供多种预测算法和相似度度量，支持新算法实现，并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用，为推荐系统开发提供了全面的解决方案。

pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库

GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析

pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库，通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas，它提供3-3500倍的速度提升，并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究，为时间序列分析提供了全面的解决方案。

wxee - 整合 Earth Engine 和 xarray 的时间序列数据处理库

Earth EngineGithubwxeexarray开源项目数据处理时间序列

wxee是一个Python库，旨在整合Google Earth Engine的数据处理能力和xarray的灵活性。它简化了网格化中尺度时间序列数据的处理流程，包括数据处理、聚合、下载和导入。该库支持将Earth Engine图像集合转换为xarray或GeoTIFF格式，并提供气候异常分析、时间聚合、插值、平滑和缺失值填充等功能。通过并行处理，wxee加快了数据下载速度，为地球观测数据的处理和分析提供了高效便捷的解决方案。

prince - Python多变量探索性数据分析开源工具

GithubPrincePython库可视化多变量分析开源项目数据分析

Prince是一个Python开源库，专注于多变量探索性数据分析。它集成了主成分分析(PCA)、对应分析(CA)等多种数据汇总方法，采用scikit-learn API实现高效分析。支持PCA、CA、MCA、MFA、FAMD和GPA等多种分析技术，可处理分类和数值数据。Prince还提供数据可视化功能，有助于理解复杂的数据结构和关系。

modeltime - R语言时间序列预测框架整合机器学习与传统方法

GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习

modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。

deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具

DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算

DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包，专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口，确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算，适用于有机分子、金属、半导体等系统。

gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包

GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习

GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库，专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架，包括PyTorch和MXNet，提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景，如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。

Rbeast - 贝叶斯时间序列分解与变点检测工具

BEASTGithub变点检测开源项目时间序列分解贝叶斯算法趋势分析

Rbeast是一款开源的贝叶斯时间序列分析工具，主要用于检测时间序列数据中的变点、趋势和季节性变化。该工具采用贝叶斯模型平均方法，可分解时间序列中的突变、趋势和周期变化。Rbeast适用于遥感、金融、公共卫生等多个领域的实值时间序列分析。它支持R、Python、Matlab和Octave等多种编程环境，安装和使用都较为简便。相比同类算法，Rbeast具有较快的计算速度。

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