#时间序列

TODS是一个专注于多变量时间序列数据异常检测的全栈自动化机器学习系统。它提供数据处理、时间序列处理、特征分析等全面模块,支持点级、模式级和系统级三种检测场景。TODS的主要特点包括全栈机器学习功能、广泛的算法支持,以及能够自动搜索最佳模块组合构建最优管道的自动化机器学习能力。

TS-TCC是一种无监督时间序列表示学习框架,利用时间和上下文对比从未标记数据中学习表示。该方法在多个真实数据集上表现优异,适用于少量标记数据和迁移学习场景。TS-TCC还扩展到半监督设置(CA-TCC),相关研究发表于IEEE TPAMI。这一方法为时间序列分析提供了有效的表示学习工具,推动了该领域的发展。

TagAnomaly是一款开源的多时间序列异常检测数据标注工具。它提供直观的可视化界面，支持用户在时间序列上选择和检查异常点，比较不同类别的时间序列，并利用Twitter异常检测算法提供参考。该工具还支持观察类别间分布变化，有助于创建高质量的异常检测模型训练数据集。TagAnomaly适用于需要处理多类别时间序列数据的数据科学和分析项目。

PlotJuggler是一个开源的时间序列数据可视化与分析工具。该工具支持文件数据加载和实时数据流，能够处理大规模时间序列和数据点。PlotJuggler提供拖放式界面、OpenGL渲染、数据转换功能和插件扩展机制。它兼容多种数据源和格式，如CSV、ULog、JSON等，并可与ROS系统集成。通过内置的Transform Editor和Custom Function Editor，用户能方便地进行数据分析和处理。

plotly-resampler为Plotly图表增加动态重采样功能,实现大规模时序数据的高效可视化。该库根据当前视图动态聚合数据,在用户交互时保持高效响应。它采用tsdownsample的优化实现,默认使用MinMaxLTTB方法选取1000个绘图点。plotly-resampler支持多种环境和聚合算法,保留了Plotly的灵活性。这个库能显著提升处理和展示大型时序数据集的能力,适用于需要可视化海量顺序数据的场景。

Luminaire是一个开源的Python库，专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能，可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控，能识别相关性和季节性模式，并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用，仅需少量配置即可实现高效的异常检测。

django-slick-reporting是一个功能全面的Django报告引擎。它支持创建简单、分组、时间序列和交叉表报告,可以一行代码生成图表,支持自定义复杂计算。该项目针对性能进行了优化,易于扩展,能够满足各种数据分析和报表需求。其简单易用yet灵活可扩展的特性,使其成为Django项目中进行数据报告和分析的有力工具。

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。

anomalize是一个R语言包，用于时间序列异常检测。它提供时间序列分解、异常检测和重组等功能，可有效分离正常数据和异常数据。该工具支持直观的可视化，并可通过清理异常值提高预测准确性。虽然核心功能已被timetk包替代，但anomalize仍保留原有功能以支持现有代码。

这个开源项目提供了一套使用Python实现的计量经济学教程。内容涵盖基础到高级主题，包括线性回归、时间序列分析和面板数据等。教程适合大学生、数据分析师和初级研究人员，结合理论讲解和实际编程示例。项目基于经典教材，提供详细的代码演示和可视化图表，是学习现代计量经济学方法的实用资源。教程分为两部分:第一部分介绍基础知识和Python实现,第二部分深入探讨计量经济学理论。项目包含多个Jupyter笔记本,涵盖简单线性回归、多元回归、时间序列分析等主题。这是一个开放获取的学习资源,适合想要掌握计量经济学和Python编程的学习者。

ConditionalRecurrent是一个兼容Keras的包装器，用于基于时间不变数据进行条件时间序列预测。它支持各种循环层，通过学习条件表示来初始化RNN状态，有效模拟P(x_{t+1}|x_{0:t}, cond)。该库适用于包含外部输入的时间序列数据，如天气预测，为整合时间不变条件信息提供了实用的解决方案。

xts是R语言的时间序列扩展包，基于zoo类开发，提供高效的时间索引数据结构。它通过合理约束提升性能，保持简单灵活的使用体验。xts支持ISO-8601日期时间索引，具备强大的时间序列聚合和应用功能，广泛应用于金融分析等需要处理大量时间序列数据的领域。

MODIStsp是一个用于自动化处理MODIS陆地产品时间序列数据的R软件包。它集成了下载、拼接、重投影和调整大小等多项预处理功能。用户可自定义处理MODIS HDF文件中的特定图层、提取质量指标和计算光谱指数。处理结果以单波段栅格文件格式保存。MODIStsp提供图形用户界面和命令行两种操作方式,方便不同需求的用户使用。这个开源工具由意大利国家研究委员会远程感应环境研究所开发,旨在简化MODIS数据的时间序列分析流程。

jhTAlib是一个专注于时间序列技术分析的Python开源库。它提供丰富的技术指标和分析工具，适用于开发技术分析软件、图表绘制、回测系统和交易机器人。该库仅依赖Python标准库，安装简便，支持多种数据格式。jhTAlib附带详细文档和示例，是量化交易和金融分析的实用工具。

tsfeatures是一个R包，专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等，并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标，适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装，支持多种时间序列特征提取方法，使用简单灵活。

wxee是一个Python库，旨在整合Google Earth Engine的数据处理能力和xarray的灵活性。它简化了网格化中尺度时间序列数据的处理流程，包括数据处理、聚合、下载和导入。该库支持将Earth Engine图像集合转换为xarray或GeoTIFF格式，并提供气候异常分析、时间聚合、插值、平滑和缺失值填充等功能。通过并行处理，wxee加快了数据下载速度，为地球观测数据的处理和分析提供了高效便捷的解决方案。

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。

STUMPY是一个高效的Python库，用于计算时间序列矩阵剖面。支持多维数据分析、分布式计算和GPU加速，适用于模式发现、异常检测等多种数据挖掘任务。其简单易用的特性使研究人员和开发者能够快速分析复杂的时间序列数据。