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pybliometrics

Python库实现大规模访问Scopus学术数据库

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。

oapi-sdk-python - Python SDK加速飞书应用开发集成
APIGithubPythonSDK开放接口开源项目飞书
oapi-sdk-python是飞书开放平台的官方Python SDK,支持API调用、事件订阅和卡片交互等核心功能。该SDK提供简洁接口和丰富示例,适用于Python 3.7及以上版本,支持自建和商店应用开发。它简化了飞书应用的开发流程,有助于开发者快速集成飞书开放能力。
TikTok-Api - Python开发的非官方TikTok数据获取API
GithubPythonTikTok API开源项目异步编程数据获取非官方接口
TikTok-Api是一个Python编写的非官方TikTok数据获取工具。它能够检索热门内容、用户信息等数据,但不支持发布内容或用户认证。该API提供异步操作和灵活配置,适合开发者进行TikTok数据分析。项目持续更新以适应平台变化,并提供详细文档支持。
pyFLAC - Python实现的FLAC音频编解码库
FLACGithubPythonpyFLAC开源项目无损压缩音频编码
pyFLAC是一个为libFLAC提供Python接口的库,用于FLAC音频文件的无损编码和解码。支持文件直接操作和实时处理回调,兼容macOS、Linux、树莓派和Windows等多个平台。该库还包含命令行工具,便于WAV和FLAC文件的快速转换。pyFLAC为开发者提供了高效的FLAC音频处理解决方案。
CitationMap - Google Scholar引用全球分布可视化工具
CitationMapGithubGoogle ScholarPython工具开源项目引文地图数据可视化
CitationMap是一款基于Python的开源工具,能够根据Google Scholar ID生成引用世界地图。该工具自动识别引用作者的机构并在交互式地图上标记,支持多进程处理大量引用数据。CitationMap提供保守和激进两种机构识别模式,平衡准确性和覆盖率。研究人员可通过此工具直观了解学术影响力的全球分布,便于分析和可视化引用数据。
elasticsearch-labs - 收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能
AI/MLElasticsearchGithubPython笔记本向量数据库开源项目搜索引擎
该项目收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能。通过本项目,可以学习如何利用Elasticsearch作为向量数据库,支持混合和语义搜索,并构建检索增强生成、摘要和问答等应用场景。还可以测试Elastic的前沿功能,例如Elastic Learned Sparse Encoder和递归排序融合。项目还支持与OpenAI、Hugging Face等集成,为AI/ML驱动的应用提供基础,探索更多高级搜索体验。
openai-python - 使用openai-python库高效接入OpenAI API并享受异步处理与多功能助手
APIGithubOpenAIPython同步客户端开源项目异步客户端
OpenAI Python库为Python 3.7及以上版本应用提供直接访问OpenAI REST API的简便方法。该库配备了完整的请求参数和响应字段类型定义,支持同步以及基于httpx的异步操作,并直接从OpenAPI规范生成。还提供包括流式处理、批量上传、错误处理及请求重试等高级API功能的详细文档和迁移指导,是高级开发者的理想选择。
pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析
GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析
pynapple是一个轻量级Python库,专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集,可分析时间序列(如尖峰时间、行为事件)和时间间隔(如试验、大脑状态)等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数,支持多维时间序列分析,并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程,适用于各类神经科学研究。
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。
pyRiemann - 多变量数据分析的黎曼几何Python库
GithubpyRiemann多变量数据分析开源项目机器学习脑机接口黎曼几何
pyRiemann是基于scikit-learn API的Python机器学习库,专注于多变量数据处理和分类。该库利用对称正定矩阵的黎曼几何,为生物信号分析提供高级接口,主要应用于脑机接口领域。它支持运动想象、事件相关电位和稳态视觉诱发电位等范式,并实现了会话间和受试者间的迁移学习。pyRiemann提供详细文档和示例,适用于EEG、MEG和EMG等多种生物信号数据分析。
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