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colorednoise

生成任意指数幂律谱高斯分布噪声的Python库

colorednoise是一个基于Python的开源库,用于生成具有任意指数幂律谱的高斯分布噪声。该库可产生布朗噪声、粉红噪声等多种类型噪声,适用于信号处理和模拟研究。基于Timmer和Koenig的算法实现,colorednoise支持Python 3.6.15及以上版本,依赖NumPy库。通过简单的API,用户可以生成单个或多个时间序列的噪声,还支持设置最小频率以生成断裂幂律谱。

arch - Python金融计量经济学工具库
ARCHGithubPython单位根检验开源项目波动率建模金融计量经济学
arch是一个开源的Python金融计量经济学库,提供ARCH模型、波动率建模、单位根检验、协整分析等功能。该库通过Cython和Numba优化性能,支持多种统计模型和检验方法,适用于金融数据分析和风险建模。arch为金融研究人员和从业者提供了灵活的分析工具,可用于处理时间序列数据、估计风险指标等任务。arch库的主要功能包括ARCH族模型、单位根检验、协整分析和自举方法等。它支持多种均值模型、波动率模型和分布假设,可用于股票收益率建模、风险价值计算等。该库还提供了多重比较程序和长期协方差估计等高级功能,是金融计量分析的综合工具集。
nevergrad - 无梯度优化库 支持多种参数类型
GithubNevergradPython库优化平台参数化开源项目无梯度优化
Nevergrad是一个Python 3.8+开源无梯度优化库,支持连续、离散变量及混合参数空间的优化。它提供简洁的API,用于函数最小化和超参数调优等任务。库中包含多种优化算法,如NGOpt,可处理高维和非凸优化问题。Nevergrad适用于机器学习、科学计算和工程领域的优化任务。
hurst - Python实现的随机游走分析和赫斯特指数评估工具
GithubHurst指数Python模块R/S分析开源项目时间序列分析随机游走
hurst是一个Python模块,用于分析随机游走和计算赫斯特指数(H)。该模块可生成布朗运动、持续性和反持续性随机游走,提供compute_Hc函数计算赫斯特指数,并支持R/S分析图表可视化。hurst适用于Python 2.7和3.x版本,可通过pip轻松安装。这个工具有助于研究人员分析时间序列的长期相关性,适用于金融、物理等多个领域的数据分析。
nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱
GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图
nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱,利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性,支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具,nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。
dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库
GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理
dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能,可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理,有助于加速训练和优化性能。作为开源项目,dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。
networkx - 全面的复杂网络分析与操作Python库
GithubNetworkXPython库图论复杂网络开源项目网络分析
NetworkX是一个功能强大的Python库,专门用于复杂网络的创建、分析和可视化。它支持多种网络类型,包括社交、生物和交通网络等。该库提供了丰富的图算法,如最短路径计算、中心性分析和社区检测,并具有excellent的可扩展性。NetworkX广泛应用于学术研究和工业领域,支持高效的大规模网络处理和数据挖掘。
torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器
GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目
这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程(SDE)求解器。其使用Python和PyTorch开发,安装方便,并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门,并通过文档进一步学习。除了基础功能外,还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。
plotly.py - Python交互式数据可视化库 支持多种科学与统计图表
GithubPython库plotly.py交互式图表开源开源项目数据可视化
plotly.py是基于plotly.js的开源Python数据可视化库,提供超过30种科学、统计和金融图表类型。它支持在Jupyter、HTML文件和Dash应用中创建交互式图表。该库采用声明式API,简单易用且灵活。plotly.py具备静态图像导出功能,并有详细文档和活跃的社区支持。基于MIT许可发布,适用于各类数据分析和可视化需求。
plotnine - Python 数据可视化库 实现 ggplot2 图形语法
GithubPythonggplot2plotnine开源项目数据可视化语法图形
plotnine 是一个实现 ggplot2 图形语法的 Python 数据可视化库。该库允许通过将数据框变量映射到视觉特征来组合绘图,支持逐步构建复杂图表。plotnine 提供丰富的绘图功能和可自定义的主题风格,适用于数据分析和科研可视化。它保持了简单图表的易用性,同时简化了复杂自定义图表的创建过程。
pyqtgraph - 基于PyQt的科学计算可视化库 支持2D/3D绘图与数据分析
GithubPyQtGraphPython图形库Qt框架开源项目数据可视化科学计算
PyQtGraph是一个纯Python开发的图形库,为科学和工程应用提供高性能数据可视化。基于PyQt/PySide和NumPy,它支持快速2D/3D绘图、图像处理等功能。兼容Python 3.10+和Qt5/6,可通过多个第三方库扩展功能。PyQtGraph以其简单易用和高效性能,适用于各类科学计算和数据分析项目。
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