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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。

pdfminer.six - Python开源PDF文本提取与分析库
GithubPDF解析Python库pdfminer.six开源项目文本提取文档分析
pdfminer.six是一个开源Python库,用于从PDF文档中提取和分析文本数据。该库能够提取文本内容及其位置、字体和颜色信息,支持PDF-1.7规范、CJK语言和垂直书写。pdfminer.six还可提取图像、目录和交互式表单,支持多种压缩和加密方式。其模块化设计便于扩展,适用于多种PDF分析场景。该项目是PDFMiner的社区维护分支,提供了全面的PDF文档分析功能。
AMiner - 学术科技情报检索与分析平台
AI助手AI工具AI搜索引擎AI绘图AMiner人工智能学术研究热门语言模型
AMiner,由清华大学开发,不仅集成超过3.2亿份学术论文和1.33亿学者资料的科技图谱,还提供高效的学术搜索和论文专利检索服务。网站特色包括独特的分析工具和创新功能,如AI对话和实时数据追踪,旨在提供更精准的趋势分析和学者画像。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境,集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集,支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验,有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新,拥有活跃的社区支持,是Python科学计算领域的重要工具。
MintPy - 开源InSAR时间序列分析软件
GithubInSARMintPy地表位移开源软件开源项目时间序列分析
MintPy是一款开源的InSAR时间序列分析软件,可处理多种格式的干涉图堆栈并生成三维地表位移数据。该软件提供常规分析流程和独立工具箱,支持大气延迟和DEM误差校正等功能。MintPy采用Python编写,模块化设计便于二次开发。作为InSAR数据处理的重要工具,MintPy在地球科学研究中得到广泛应用。
Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库,提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染(PBR)、3D机器学习支持(与PyTorch和TensorFlow兼容)、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台,支持源码编译和pip安装。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源,包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术,以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外,还包括广泛的数据分析和处理教程,适用于不同层次的数据科学研究和应用。
DataProfiler - DataProfiler:自动化数据分析与敏感数据检测的Python库
DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要
DataProfiler是一个Python库,用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame,支持模式识别、统计分析及实体识别(PII/NPI)。带有预训练的深度学习模型,可高效识别敏感数据,并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式,提供便捷的数据处理解决方案。
datachain - 帮助机器学习和AI工程师进行数据分析的数据框架库
AIDataChainGithubPython元数据开源项目数据处理
DataChain是一个为AI特定场景设计的数据框架库。它通过在非结构化文件上构建的元数据层,帮助机器学习和AI工程师进行数据分析。支持处理各种存储中的原始文件并实现数据集版本控制。用户可以使用Python接口进行数据转换和元数据丰富。项目特色包括功能链式数据处理方法和数据版本控制,并区分CPU和GPU负载, 适用于分布式计算。
matchms - 开源Python包用于处理和比较质谱数据
GithubPython库matchms开源项目数据处理谱图相似度质谱分析
matchms是一个多功能的开源Python包,用于处理质谱(MS/MS)数据。它支持导入多种常见格式的质谱数据,提供数据清洗和验证工具,以及基本的峰过滤功能。matchms的核心特性是能够使用各种相似性度量方法比较大量光谱,包括余弦相关得分和基于分子指纹的比较。它具有良好的可扩展性,允许集成自定义相似性度量方法,是一个全面的质谱数据分析工具。
scikit-learn - Python机器学习的核心工具库
GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。
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