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dtreeviz

提供直观的决策树可视化和模型解释功能

dtreeviz是一个专注于决策树可视化和模型解释的Python库。它支持多个主流机器学习框架,如scikit-learn、XGBoost等。该库提供树结构、预测路径、叶节点和特征空间等多种可视化功能,帮助用户直观理解决策树模型原理。dtreeviz适用于机器学习实践者和研究人员,可用于模型解释和教学等场景。

timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包
GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习
timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能,支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比,timetk功能更全面、易用性更高,可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。
dataset-viewer - 全面的数据集浏览支持与管理工具
APIGitHubGithubHugging Facebugsdataset viewer开源项目
Dataset viewer 通过 API 提供预处理数据,方便用户浏览和管理 Hugging Face Hub 上的所有数据集。用户可分页查看数据,每页包含 100 行,并通过底部按钮进行导航、过滤、搜索数据和查看基本统计信息。前端组件未开源,遇到问题或需要新功能,可以通过 GitHub 反馈。用户还可通过贡献想法、回答问题、报告错误与改进建议来支持项目改进。
bbox-visualizer - 精确且简便的边界框绘制与标签工具
GithubMIT许可证Python包bbox-visualizer可视化开源项目边界框
bbox-visualizer是一款简便实用的软件包,帮助用户在无需复杂计算的情况下绘制物体的边界框及添加标签。该工具支持多种标签方式,包括顶部标签、内部标签、旗帜样标签以及不透明覆盖标签。用户可以通过Python轻松安装和使用。该软件还支持绘制多个边界框及添加多个标签,非常适合计算机视觉相关任务。遵循MIT开源许可证,用户可自由使用与二次开发。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
tslearn是一个开源的Python库,专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列,兼容scikit-learn,包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作,支持超参数调优和管道等功能,为研究和实践提供全面工具支持。
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。
imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题
Githubimbalanced-learnscikit-learn开源项目数据不平衡机器学习重采样技术
imbalanced-learn是一个Python库,专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术,如过采样、欠采样和组合方法,以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容,使用简单,并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分,imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。
ComplexHeatmap - R语言复杂热图包 实现多维数据可视化与灵活注释
ComplexHeatmapGithubR语言包开源项目数据分析热图可视化生物信息学
ComplexHeatmap是一个用于创建复杂热图的R软件包,提供灵活的多热图排列和多样化注释功能。该工具可视化不同数据集间的关联并揭示潜在模式,支持单热图、带注释热图、热图列表和行注释等功能。ComplexHeatmap适用于展示基因组数据、甲基化谱和单细胞RNA测序等复杂数据,并能创建增强型OncoPrint、UpSet图和3D热图。其高度定制性使其成为生物信息学和数据科学领域的强大可视化工具。
versatile-data-kit - 全面的数据工作流开发、部署和运维框架
GithubPythonSQLVersatile Data Kit开源项目数据处理框架数据工作流
Versatile Data Kit是一个综合性数据工作流框架,支持Python和SQL开发。它提供ETL/ELT模式和模块化扩展,简化了数据提取、转换和加载过程。该框架具备一键部署功能,并集成了运维监控工具。通过Control Service,可实现数据作业的便捷管理和调度。Versatile Data Kit致力于提高数据工程效率,适用于各类数据处理场景。
erdtree - 跨平台文件系统分析与磁盘使用统计工具
Githuberdtree命令行工具开源项目文件系统工具磁盘使用统计跨平台
erdtree是一款现代化的跨平台文件系统分析工具,提供多线程处理和全面的磁盘使用统计功能。它能识别.gitignore规则和隐藏文件,支持多种度量方式和布局选项。erdtree集成了du、tree、find、wc和ls等工具的功能,提供类似ls -l的视图、正则表达式和glob搜索、细粒度排序等特性,为文件系统分析提供全面而高效的解决方案。
glasbey - Python库助力创建最优分类数据色彩方案
GithubGlasbey分类数据可视化开源项目算法生成色彩调色板
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。
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