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pendulum

Python日期时间处理的高级库

Pendulum是一个高级Python日期时间库,作为标准datetime模块的替代品,它提供了更直观的API和增强功能。该库支持时区管理、日期计算、人性化的时间表示,并能正确处理夏令时转换和日期规范化。Pendulum适用于复杂的时间操作场景,简化了Python开发者在处理日期时间相关任务时的工作。

picologging - Python高性能日志库 显著提升处理速度
GithubPythonpicologging兼容性开源项目日志库高性能
picologging是一个高性能Python日志库,可作为标准库logging模块的替代品。它提供4-17倍的速度提升,支持与logging相同的API,可直接替换现有应用。该库设计简单易用,适合需要高效日志处理的Python项目,能显著提升应用性能。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库
GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型
pydlm是一个Python时间序列建模库,基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断,包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测,并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型,进行数据分析和预测。
carbon - Go 语言简洁高效的时间处理库
CarbonGithubGo开源项目日期解析时区转换时间处理
Carbon 是一个 Go 语言时间处理库,提供简单语义化的 API。它支持时间创建、解析、格式化、操作、时区转换和比较等功能。Carbon 已被 awesome-go 收录,能有效简化时间相关操作,适合各类 Go 项目使用。
pyinstrument - Python代码性能分析与优化工具
GithubPythonprofilerpyinstrument代码优化开源项目性能分析
Pyinstrument是一个Python性能分析工具,通过采样识别程序中耗时部分。它支持异步代码分析,提供HTML和控制台输出,可隐藏第三方库代码以突出显示用户代码。Pyinstrument还具有时间线模式和自定义渲染选项,有助于开发者发现性能瓶颈并优化Python程序。
tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库
GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取
tsfeatures是一个Python库,用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现,它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据,并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。
PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库 提供全面深度学习模型
GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习
PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库,专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装,内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务,为时序分析提供全面解决方案。
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。
PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱
GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值
PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法,支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例,简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型,并具备超参数优化功能,为时间序列分析提供综合解决方案。
tz - 全球时区数据库追踪本地时间变迁
Githubtztzdbzoneinfo开源项目时区数据库本地时间
tz(时区数据库,又称zoneinfo或tzdb)是一个记录全球各地本地时间历史的开源项目。它包含代码和数据,定期更新以反映时区边界、UTC偏移和夏令时规则的变化。tz展示了过去的各种本地时间规则,为未来变化提供参考。广泛应用于操作系统和软件的时间管理,虽然数据不完全权威,但项目持续接受改进,旨在为时间转换提供可靠资源。
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