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pyspi

多变量时间序列成对交互统计分析Python库

pyspi是一个计算多变量时间序列数据成对交互统计的Python库。它包含数百种方法,涵盖从简单相关性到Granger因果关系等高级算法。该库适用于金融、神经影像等领域的时间序列分析。作为开源项目,pyspi致力于提供全面的时间序列分析工具,并鼓励社区参与开发。

pyspi标志

pyspi:成对交互统计的Python工具包


Python 3.8 | 3.9 | 3.10 | 3.11 | 3.12

pyspi 是一个全面的Python库,用于计算多变量时间序列(MTS)数据中的成对交互统计(SPIs)。该工具箱提供了数百种评估时间序列对之间关系的方法,从简单的统计(如相关性)到高级的多步算法(如格兰杰因果关系)。该代码基于GNU GPL v3许可证(或更高版本)授权。

如果您在实际应用中需要帮助,请随时联系我们。 我们非常感谢您通过问题拉取请求提供反馈。

章节描述
安装安装_pyspi_及其依赖项
入门快速介绍如何开始使用_pyspi_
SPI描述完整的SPI表格和详细描述的链接
文档API参考和完整文档的GitBooks链接
为_pyspi_贡献社区成员愿意为_pyspi_贡献的指南
致谢学术文章中引用_pyspi_的方式
我们的贡献者主要贡献者概述

安装 📥

安装_pyspi_包最简单的方法是使用pip install。 为了访问完整的SPI库,代码需要在您的系统上安装GNU的Octave

1. 预安装Octave(可选)

虽然您可以安全地安装_pyspi_而不需要先安装Octave,但您将无法访问完整的SPI库

2. 创建conda环境(可选,推荐)

虽然您也可以在conda环境之外安装_pyspi_,但它依赖于许多用户包,这可能会使依赖项管理变得相当困难。 因此,我们也建议在conda环境中安装pyspi。首先,创建一个新的conda环境:

conda create -n pyspi python=3.9.0

创建环境后,使用conda activate pyspi激活它。

3. 使用_pip_安装

使用pip安装pyspi

pip install pyspi

有关如何安装_pyspi_的更详细指南,以及如何在不先安装Octave的情况下使用_pyspi_, 请查看完整文档。 此外,我们为遇到安装_pyspi_问题的用户提供了全面的故障排除指南, 以及替代安装选项

入门 🚀

一旦您安装了_pyspi_,您可以通过查看我们文档中的演练教程来学习如何应用该包。点击以下任何示例以访问我们完整文档中的教程:

高级用法

对于高级用户,我们在完整文档中提供了几个额外的指南,介绍如何在PBS集群上分配_pyspi_作业,以及如何构建自己的SPI子集。

SPI描述 📋

要访问_pyspi_ SPI库的高级概述表格,包括它们相关的标识符,请参阅完整文档中的SPI表格。 有关每个SPI的详细描述及其相关估计器,我们在文档的SPI描述页面中提供了完整的分解。

文档

完整文档托管在GitBooks上。 使用以下链接快速访问一些关键部分:

为_pyspi_做贡献 👨‍👨‍👦‍👦

贡献在_pyspi_的持续发展和改进中起着至关重要的作用,这个项目是通过社区协作而构建和丰富的。 如果您想为_pyspi_做出贡献,或探索您可以参与项目的多种方式,请查看我们详细的贡献指南了解如何进行。 在为_pyspi_做贡献时,所有参与者都应遵守我们的行为准则

SPI愿望清单

我们致力于提供最全面的SPI工具包。如果您对新的SPI有想法或对现有SPI有改进建议,我们非常希望听到您的意见并与您合作! 任何成对依赖性度量,只要附有已发表的研究论文,通常都在_pyspi_库考虑的范围内。 您可以通过本仓库的项目标签访问我们的SPI愿望清单并提出请求。

致谢 👍

如果您使用此软件,请阅读并引用以下文章:

注意:本文有预印本免费阅读版本可用。

点击此处查看BibTex引用:
@article{Cliff2023:UnifyingPairwiseInteractions,
	title = {Unifying pairwise interactions in complex dynamics},
	volume = {3},
	issn = {2662-8457},
	url = {https://www.nature.com/articles/s43588-023-00519-x},
	doi = {10.1038/s43588-023-00519-x},
	number = {10},
	journal = {Nature Computational Science},
	author = {Cliff, Oliver M. and Bryant, Annie G. and Lizier, Joseph T. and Tsuchiya, Naotsugu and Fulcher, Ben D.},
	month = oct,
	year = {2023},
	pages = {883--893},
}

其他高度比较性工具箱 🧰

如果您对尝试其他类似_pyspi_的高度比较性工具箱感兴趣,请参阅以下列表:

  • hctsa,高度比较时间序列分析工具包,可从单变量时间序列计算超过7000个时间序列特征。
  • hcga,高度比较图分析工具包,可直接从任何给定网络计算数千个图特征。

我们的贡献者 🌟

我们感谢每一位帮助改进这个项目的贡献者。 无论您是添加了一行代码,改进了我们的文档,还是报告了问题,您的贡献都受到高度赞赏! 以下是_pyspi_的一些主要贡献者:

许可证 🧾

_pyspi_根据GNU通用公共许可证发布。

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