cython-blis

Python和Cython高性能线性代数库简化BLAS操作

Cython BLIS 线性代数 Python C扩展性能优化 Github 开源项目

cython-blis是一个Python C扩展，提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作，专注单线程执行，针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构，安装使用简便，适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。

文档

raylib-py - 为Python开发者提供高效的游戏开发接口

GithubPython绑定raylib-py图形库开源项目游戏开发

raylib-py是raylib的Python绑定库，为开发者提供了使用这个C语言游戏开发库的接口。它支持PEP8命名约定、类型提示、结构体方法和属性等特性，同时提供向量和颜色的属性交换、友好的打印输出以及上下文管理器功能。raylib-py使Python开发者能够创建游戏和多媒体应用程序，有效利用raylib的各项功能。

ibis - 统一 Python 数据框架 API 实现多后端数据分析

GithubIbisPythonSQL开源项目数据分析数据框架库

Ibis 是一个 Python 数据框架库，支持 20 多种后端。它提供统一 API，适用于本地和远程数据分析。Ibis 具有惰性计算、交互式探索功能，支持 Python 和 SQL 代码混合使用。通过修改单行代码即可切换不同后端，提高了数据分析的可移植性。

codex_py2cpp - 将Python脚本转换为高效C++代码

C++GithubOpenAI CodexPython代码生成开源项目编译

codex_py2cpp项目借助OpenAI Codex将Python代码转换为C++代码。无需掌握C++编程，只需输入Python脚本并调用Codex API，即可生成并编译C++程序，显著提升运行速度。适合需要提高性能的开发者，提供详细的安装、使用步骤及示例代码转换。

nolitsa - 全面的Python非线性时间序列分析库

GithubLyapunov指数NoLiTSAPython模块嵌入维度估计开源项目非线性时间序列分析

NoLiTSA是一个开源Python模块，专门用于非线性时间序列分析。它实现了多种标准算法，如嵌入延迟估计、维度估计、相关维数计算和最大Lyapunov指数估计。模块支持FT、AAFT和IAAFT替代数据生成，并提供噪声减少功能。NoLiTSA适用于复杂的时间序列分析任务，已在天体物理学和流体动力学研究中应用，为科研人员提供了可靠的分析工具。

scikit-opt - Python群体智能优化算法库

GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法

scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。

skglm - 快速灵活的稀疏广义线性模型Python库

GLMGithubscikit-learnskglm开源项目机器学习稀疏模型

skglm是一个开源Python库，专为解决稀疏广义线性模型(GLMs)而设计。它提供快速估计器，完全兼容scikit-learn，并支持更多模型。其模块化设计允许用户自定义估计器，灵活性高。skglm在处理大型数据集时，性能最高可达scikit-learn的100倍。

boxx - 高效Python工具箱，助力科学计算和计算机视觉调试

Box-XGithubPython工具箱开源项目科学计算计算机视觉

Box-X是一款为Python开发者设计的高效构建与调试工具箱，特别适用于科学计算和计算机视觉。它兼容Linux、macOS和Windows平台，并支持Python 2/3环境（包括CPython、IPython、Spyder和Notebook）。主要功能包括变量打印和传输、矩阵及张量可视化、复杂结构的树状显示以及多进程加速。用户可通过Binder在线互动教程或本地Jupyter Notebook查看详细教程，推荐通过源代码安装以确保版本的及时更新。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

pybliometrics - Python库实现大规模访问Scopus学术数据库

GithubPythonScopus APIpybliometrics开源项目数据获取文献计量学

pybliometrics是一个Python库，为大规模访问Scopus学术数据库提供了便捷接口。研究人员可通过此库获取文档、作者和机构的详细信息，如引文数据和h指数等。它支持脚本化的文献计量分析，有助于高效处理和分析海量学术数据。pybliometrics操作简单，适用于各领域的科研工作者。

pycaret - 开源的低代码Python机器学习库，能够简化和自动化机器学习工作流程

GithubPyCaretPython低代码开源开源项目机器学习

PyCaret是一个开源的低代码Python机器学习库，能够简化和自动化机器学习工作流程。通过减少代码量，PyCaret使实验更高效、更快速。它支持scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost等多种机器学习框架，用户可以通过少量代码完成模型训练、评估和预测。无论是经验丰富的数据科学家，还是对低代码解决方案感兴趣的用户，PyCaret都是理想选择。

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