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prince

Python多变量探索性数据分析开源工具

Prince是一个Python开源库,专注于多变量探索性数据分析。它集成了主成分分析(PCA)、对应分析(CA)等多种数据汇总方法,采用scikit-learn API实现高效分析。支持PCA、CA、MCA、MFA、FAMD和GPA等多种分析技术,可处理分类和数值数据。Prince还提供数据可视化功能,有助于理解复杂的数据结构和关系。

perspective - 交互式大规模数据分析与实时可视化工具
GithubPerspective交互式分析开源项目数据分析数据可视化流数据处理
Perspective是一款专为大规模和实时数据集设计的交互式分析与可视化工具。该工具采用C++编写的高效流式查询引擎,支持Apache Arrow格式,并集成了基于ExprTK的列式表达语言。用户可通过Perspective创建自定义报告、仪表板和应用,支持浏览器独立部署或与Python和JupyterLab协同使用。此外,Perspective还提供了跨框架的用户界面组件和JupyterLab插件,为数据分析人员和开发者提供了全面的解决方案。
meerkat - 专为可视化、探索和注释各类数据集而设计的开源Python库
GithubMeerkat开源库开源项目数据可视化未结构化数据机器学习模型
Meerkat是一个开源的Python库,专为可视化、探索和注释各类数据集而设计,特别适合处理非结构化数据类型(如文本、PDF、图像和视频)。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合,无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型,实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件,适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。
causal-learn - 强大的Python因果发现工具包
GithubPython包causal-learn因果发现开源项目数据分析机器学习
causal-learn是一个开源的Python因果发现库,实现了多种经典和前沿的因果发现算法。它提供了基于约束、基于评分、基于函数因果模型等方法,以及独立性测试、评分函数等实用工具。该库文档完善,示例丰富,适用于研究人员和数据科学家进行因果关系分析和算法开发。causal-learn是Tetrad项目的Python版本和扩展,由CMU-CLeaR小组积极开发和维护,并提供了丰富的基准数据集供社区使用。
hdbscan - 灵活高效的层次密度聚类算法
GithubHDBSCAN密度聚类开源项目数据分析机器学习聚类算法
HDBSCAN是一种高性能的层次密度聚类算法,能够处理不同密度的聚类并对参数选择更加稳健。该算法主要参数直观易选,无需复杂调优,适合探索性数据分析。HDBSCAN具有快速可靠的特点,能返回有意义的聚类结果。此外,它还支持异常检测和分支检测,并提供可视化工具辅助理解聚类结果。该开源项目在GitHub上提供详细文档和示例,支持Python 2和3版本。
pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库
GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析
pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库,通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas,它提供3-3500倍的速度提升,并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究,为时间序列分析提供了全面的解决方案。
matplotlib - Python数据可视化库 支持静态动画和交互式图表
GithubMatplotlibPython库图形绘制开源项目数据可视化
Matplotlib是一款综合性Python数据可视化库,支持创建静态、动画和交互式图表。该库适用于多种平台和环境,提供丰富的图表类型和自定义选项。Matplotlib可生成出版级别的可视化效果,广泛应用于科学计算、数据分析等领域。其强大功能和灵活性使其成为Python生态系统中备受欢迎的可视化工具。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计,以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目,提供从基础到高级的学习资源,帮助学习者提升编程与数据分析能力,并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
galaxy - 开源数据分析平台 助力科研工作流程
GalaxyGithubPython开源软件开源项目数据分析生物信息学
Galaxy是一个开源数据分析平台,为科研人员提供用户友好的界面,支持无需编程经验的复杂数据分析。该平台适用于生物信息学、基因组学等领域,集成多种工具和工作流程。Galaxy还提供丰富的社区资源,包括在线帮助、文档和培训材料,便于用户快速上手和充分利用平台功能。
pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模
GPU支持GithubPyTorchpomegranate开源项目概率建模混合精度支持
新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch,提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色,实现了高度的灵活性和效率。
edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库
EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模
Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程,支持多种模型,如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法,并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上,支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。
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