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matminer

材料科学数据挖掘的开源利器

matminer是一个面向材料科学领域的开源数据挖掘库。该项目支持Python 3.9+,提供数据集和特征提取工具,便于研究人员进行材料数据分析。matminer包含详细文档、示例仓库和支持论坛,涵盖数据检索、特征化和数据集管理功能。此外,项目还提供了相关工具如automatminer和matbench,进一步扩展了其在材料科学研究中的应用范围。作为开源项目,matminer鼓励用户在研究中引用相关论文,并提供了方便的citation()方法来获取引用信息,体现了其学术价值和在材料科学社区中的影响力。

api - Materials Project API 材料科学数据访问工具
APIGithubMaterials ProjectPython开发环境开源项目数据下载
Materials Project API是一个面向材料科学研究的开源工具,提供了访问Materials Project数据库的核心客户端实现。支持Python 3.9+,此API使用户能够高效地查询和下载大规模材料数据。项目提供详细文档,指导开发者如何使用API获取最新的材料数据。该工具旨在为材料科学研究提供数据支持,促进相关领域的创新和发展。
awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦 助力数据驱动材料研究
Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学
本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案,聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态,为数据驱动的材料科学研究提供参考。
matscibert - 材料科学领域的专用文本挖掘与信息提取语言模型
GithubHuggingfaceMatSciBERT信息抽取开源项目文本挖掘材料科学模型预训练模型
MatSciBERT是应用于材料科学领域的预训练语言模型,旨在提高文本挖掘与信息提取的效果。该模型基于BERT技术,在合金、玻璃、金属玻璃等类型的材料科学文献上训练,资料来源于ScienceDirect。研究人员可以从GitHub获取相关代码,用以在科研过程中实现更精确的信息抽取和深入分析。
maml - 材料科学机器学习的高级Python接口包
Githubmaml开源项目机器学习材料科学潜在能量面特征工程
maml是一个为材料科学机器学习设计的Python包,提供高级接口简化开发流程。它整合了scikit-learn和tensorflow等机器学习库,以及pymatgen和matminer等材料科学工具,实现特征提取和模型构建。maml支持多种局部环境特征,如双谱系数和Behler-Parrinello对称函数,并包含势能面建模、X射线吸收光谱预测等应用模块。
deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
DeepChemGithub开源项目材料科学深度学习药物发现量子化学
DeepChem是一个高质量的开源工具链,致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10,兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装,或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例,适合从新手到专家。社区活跃,提供Discord和讨论论坛,欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。
chat-miner - 多平台聊天记录解析与可视化工具
Githubchat-miner开源项目数据可视化聊天数据分析自然语言处理
chat-miner是一款开源的聊天记录解析和可视化工具。该工具支持WhatsApp、Signal、Telegram等主流平台的聊天记录解析,能够将聊天内容转换为结构化数据。chat-miner提供多种可视化功能,包括日历热图、旭日图和词云等,方便用户探索聊天数据并创建可视化作品。此外,该工具还集成了情感分析等自然语言处理功能,有助于深入分析聊天内容。chat-miner安装简便,支持命令行操作,适用于聊天数据分析和创意可视化领域。
datamol - 基于RDKit的高效分子处理Python库
GithubPython库RDKitdatamol分子处理化学信息学开源项目
datamol是一个基于RDKit的Python库,专为简化分子处理而设计。它提供简洁的API、高效的并行处理和现代IO支持,同时保持与RDKit的兼容性。通过良好的默认设置,datamol简化了分子标准化、构象生成和特征计算等任务,使分子操作更加便捷高效。该库支持远程路径读写多种格式文件,适用于大规模数据处理。datamol的设计理念是在RDKit基础上提供更简单的接口,同时保持性能和灵活性,使其成为分子信息学研究和开发的有力工具。
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。
MinerU - 开源工具实现PDF到机器可读格式的高效转换
GithubMinerUPDF处理开源工具开源项目文本提取机器学习
MinerU是一个开源的PDF转换工具,专注于科研文献处理。它能将PDF转换为markdown和JSON等机器可读格式,同时保留原文档结构和语义连贯性。该工具支持移除页眉页脚,处理多列布局,提取图像和表格,以及将公式转换为LaTeX格式。MinerU兼容多种操作系统和硬件环境,可在CPU或GPU上运行,为大规模语言模型的发展提供数据支持。
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。
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