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pendulum

Python日期时间处理的高级库

PendulumPython时间处理时区转换日期时间Github开源项目

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。

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pdm - 全面支持PEP标准的Python包管理器
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PDM是一款功能全面的Python包和依赖管理工具，完全遵循最新PEP标准。它具备快速依赖解析、PEP 517构建后端和PEP 621项目元数据支持等特性。PDM还提供灵活的插件系统、多功能用户脚本，以及Python解释器安装和集中式缓存选项。这些功能使PDM成为Python开发中高效且标准化的项目管理工具。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
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tsflex是一个Python工具包，用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据，并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作，实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API，对序列数据几乎没有假设，能处理异步数据。此外，tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南
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这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术，涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法，以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究，读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测，并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。
pygame - Python游戏开发多媒体库
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orbit - 用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包
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Orbit 是一个用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包，提供直观的初始化-拟合-预测接口。支持的模型包括ETS、LGT、DLT和KTR，采用MCMC、MAP和VI等方法进行优化。用户可以通过PyPI、源码或Anaconda安装，并提供详细的文档和教程。
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PyMuPDF是一个高性能的Python库，用于处理PDF及其他文档格式。它支持数据提取、分析、转换和操作，兼容Python 3.8及以上版本。该库提供简洁的API，可高效处理文档页面和提取文本。PyMuPDF还支持字体子集创建和OCR等可选功能，适用于各种文档处理任务。无需额外依赖，安装便捷，是文档处理领域的实用工具。
prefect - Python工作流编排框架助力数据管道构建
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Prefect是一款专为Python设计的工作流编排框架，主要用于构建数据管道。它利用装饰器为代码添加自动重试、分布式执行、调度和缓存等功能，使用户能够创建灵活的动态工作流。这些工作流具有应对环境变化和从意外情况恢复的能力。Prefect提供自托管服务器和云端管理仪表板，便于跟踪和监控工作流活动。该框架支持Python 3.9及以上版本，易于安装和使用，适合将普通脚本升级为交互式工作流应用。
python-pinyin - 多功能汉字拼音转换库
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python-pinyin是一个开源的汉字拼音转换库，支持多音字智能匹配和多种拼音风格。该库可用于汉字注音、排序和检索，支持简繁体、注音符号和威妥玛拼音。提供简单API和命令行工具，适用于多个Python版本。开发者可通过自定义词库提高准确性，适合各类中文拼音处理任务。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
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