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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。

pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
GithubPyKale多模态学习开源项目机器学习深度学习迁移学习
PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接,使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习,支持图像、视频和图形的数据类型,涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念,通过减少重复、再利用资源和回收学习模型,实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像,利用多源知识做出准确且可解释的预测。
medpy - 医学图像处理的Python库和工具集
GithubMedPyPython库医学图像处理开源软件开源项目数据分析
MedPy是一个开源的医学图像处理Python库,专注于高维图像处理。它提供丰富的功能和脚本集合,支持PyPI和Conda-Forge安装。MedPy具有完善的文档和教程,适用于Python 3及以上版本。该项目在GitHub上维护,为医学图像处理研究和应用提供了有力支持。MedPy支持医学图像的分割、配准、滤波等多种处理任务,广泛应用于放射学、神经影像学等医学领域。
umap - 先进的流形学习和数据降维算法
GithubUMAP开源项目数据可视化机器学习聚类降维
UMAP是一种高效的非线性降维和数据可视化算法。它能处理大规模高维数据,支持多种距离度量,可用于监督和半监督学习。UMAP在保持数据全局结构方面表现优异,运行速度快,理论基础扎实。该项目还包含densMAP功能,可在降维同时保留局部密度信息。作为t-SNE的有力替代,UMAP适用于多种机器学习场景。
pcp - 开源系统性能监控和管理框架
GithubPerformance Co-Pilot分布式架构开源项目数据分析系统性能监控跨平台工具包
Performance Co-Pilot (PCP) 是开源的系统性能监控和管理框架。它为性能数据提供统一抽象,支持实时和回顾性分析,适用于集中监控分布式系统。PCP功能丰富、跨平台兼容,提供多种数据处理和系统性能优化工具。项目拥有活跃社区支持和详细文档,适合各类系统性能分析需求。
pepy - Python包数据统计与分析服务
GithubPePyPython包后端服务开源项目统计数据
pepy是一个专注于展示Python包统计数据的开源后端服务。它通过BigQuery官方数据源每日更新包下载量信息,采用DDD和CQS设计模式构建。pepy为开发者提供了有价值的洞察,同时鼓励社区参与贡献。作为Python生态系统的分析工具,pepy为包的受欢迎程度和使用趋势提供了重要参考。该项目提供便捷的开发环境设置,方便开发者参与和使用。
pygwalker - Python数据可视化库 支持拖拽式分析和自然语言查询
GithubJupyter NotebookPyGWalker交互式界面开源项目探索性数据分析数据可视化
PyGWalker是一个Python库,将pandas数据框转换为交互式可视化界面。支持拖拽操作和自然语言查询,简化了数据分析和可视化工作流程。兼容Jupyter Notebook、Google Colab和Streamlit等多种环境,可处理大型数据集。提供强大的数据表格功能,允许保存分析结果。适用于数据科学家进行探索性数据分析,提高工作效率。
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。
privacy - 用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库
GithubPython库TensorFlow Privacy差分隐私开源项目机器学习梯度裁剪
TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器,并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x,支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新,最新版本分为两个 PyPI 包:用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。
p5 - Python创意编程库 简化视觉化编程学习
GithubProcessingPython库p5交互式艺术可视化编程开源项目
p5是一个Python绘图库,提供高级功能用于快速创建模拟和交互式艺术作品。它融合Processing的视觉编程理念和Python的易读性,使初学者、教育者和艺术家更容易掌握编程。p5支持2D和3D渲染,提供详细文档和示例。该开源项目欢迎社区贡献,采用GPLv3许可证。
pandarallel - 简化Pandas操作并行化的Python库
GithubPandarallelPython库pandas并行计算开源项目数据处理
Pandaral·lel是一个Python库,通过简单的代码修改实现Pandas操作的并行化处理。它利用多核CPU加速数据处理,并提供进度条显示。适用于Mac、Linux和Windows系统,可优化数据分析工作流程。目前该开源项目正在寻找新的维护者。
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