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glasbey

Python库助力创建最优分类数据色彩方案

glasbey是一个基于Glasbey等人研究的Python库,专门用于分类数据的色彩方案优化。该库能生成视觉独特的配色,适应多种需求。它支持创建新调色板、扩展现有方案,以及根据特定约束定制配色。glasbey可创建基本调色板、柔和色调、扩展现有方案和分层类别的块状调色板。其简单易用的特性使其成为数据可视化和图表设计的有力工具。

nyaggle - Kaggle和数据科学竞赛的Python工具库
Githubnyaggle实验追踪开源项目机器学习特征工程验证
nyaggle是一个面向数据科学竞赛的Python工具库,专注于实验跟踪、特征工程和模型验证。它提供实验追踪、集成学习、特征存储等功能,支持高级API进行交叉验证实验。该库还包含目标编码、BERT文本向量化等特征工程工具,以及对抗验证和时间序列分割等验证方法,是Kaggle等竞赛中的实用助手。
sjvisualizer - Python时间序列数据可视化和动画库
GithubPython库sjvisualizer动画制作开源项目数据可视化时间序列数据
sjvisualizer是一个Python数据可视化和动画库,专注于时间序列数据。它支持创建条形图竞赛、饼图竞赛、动态折线图和堆叠面积图等动画图表。该库可从Excel文件读取数据,支持自定义颜色和布局,并允许混合使用不同图表类型。sjvisualizer能够生成动态数据展示,适合用于数据分析和可视化。
pyCirclize - 基于matplotlib的Python圆形可视化库
GithubPythonpyCirclize可视化圆形图开源项目数据分析
pyCirclize是基于matplotlib的Python圆形可视化库,支持创建Circos图、弦图、雷达图和系统发育树等多种圆形图表。该库提供了丰富的API和示例代码,便于快速上手和自定义图表。此外,pyCirclize还实现了生物信息学领域的基因组和系统发育树可视化方法,适用于需要创建复杂圆形可视化的数据分析工作。
pretty-print-confusion-matrix - Python混淆矩阵可视化库
GithubPython可视化开源项目数据分析机器学习混淆矩阵
pretty-print-confusion-matrix是一个Python库,用于生成混淆矩阵可视化图表。基于seaborn和matplotlib开发,支持从NumPy矩阵、数组、DataFrame或向量数据创建矩阵。该工具提供自定义颜色方案和标签功能,帮助数据科学家和机器学习工程师直观评估分类模型性能。适用于各类机器学习项目,操作简单,自定义选项丰富。
PyABSA - 多语言方面级情感分析框架
GithubPyABSA开源框架开源项目情感分析机器学习自然语言处理
PyABSA是一个开源的多语言方面级情感分析框架。它提供方面术语提取、情感分类、三元组和四元组提取等功能,支持快速部署和自定义模型训练。该框架集成多种先进算法,为研究人员和开发者提供强大的ABSA工具。PyABSA提供丰富示例和文档,支持pip快速安装,适用于多种语言的情感分析任务。
mealpy - 元启发式算法优化库实现多种优化算法
GithubMEALPYPython库优化算法元启发式算法开源软件开源项目
MEALPY实现了215种元启发式算法,是当前最全面的Python优化库之一。它可解决连续和离散优化等多种问题,支持参数分析、性能评估和收敛分析。该库设计简洁,提供结果导出和模型导入导出功能,适用于各类优化任务。MEALPY兼容Python 3.7+,依赖numpy等科学计算库。
vedo - Python 3D科学分析与可视化库
3D可视化GithubPython库vedo开源项目数据分析科学分析
vedo是一个Python库,用于科学分析和3D对象可视化。它支持多种3D文件格式,提供网格和点云处理工具,可进行体积数据渲染和2D/3D绘图。vedo集成多个库,支持命令行操作,适用于科研可视化。项目包含300多个示例,在多篇科研论文中应用。
fettepalette - 像素艺术启发的智能调色板生成器
FettePaletteGithubHSV颜色模型像素艺术开源项目色彩生成器调色板
FettePalette是一个开源的调色板生成工具,采用HSV色彩模型和像素艺术的色彩理念。它利用曲线和色相偏移技术创建多样化的色彩组合。工具提供色相循环、曲线方法和饱和度范围等参数设置,支持自定义生成过程。FettePalette适用于数字艺术、UI设计等领域,可以快速生成协调的色彩方案。
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。
glom - 轻松处理嵌套数据的Python库
GithubPythonglom嵌套数据开源项目数据处理数据重构
glom是一个专门用于处理嵌套数据结构的Python库。它提供基于路径的访问和声明式数据转换,支持可读的错误信息。作为一个纯Python包,glom适用于Python 3.7+和PyPy3,并提供命令行界面。无论是数据访问还是重构,glom都能高效处理复杂的实际数据。
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