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wxee

整合 Earth Engine 和 xarray 的时间序列数据处理库

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。

sktime - 多功能时间序列分析和预测库
GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口
sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。
wq - 模块化框架助力离线野外数据采集应用开发
Githubwq开源项目模块化框架离线数据收集移动应用开发调查问卷
wq是一个专为野外数据收集和调查设计的模块化框架,支持开发离线可用的移动Web应用。框架包含wq.app、wq.build、wq.create和wq.db等子模块,提供离线功能、数据同步和API设计模式。wq可通过GitHub、Docker、PyPI、NPM或CDN安装,适用于野外环境数据采集项目。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取
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。
geospatial-python - Python地理空间数据分析入门教程
CarpentriesGithubPython地理空间数据开源项目栅格数据矢量数据
geospatial-python是一个开源教程项目,提供Python处理地理空间数据的基础知识。目前包含7个主要教学单元和1个附加单元,涵盖栅格和矢量数据分析。该项目基于NEON和Data Carpentry等机构合作开发,参考了R语言版本的地理空间数据课程。项目内容持续更新,欢迎感兴趣的开发者参与贡献。
vedo - Python 3D科学分析与可视化库
3D可视化GithubPython库vedo开源项目数据分析科学分析
vedo是一个Python库,用于科学分析和3D对象可视化。它支持多种3D文件格式,提供网格和点云处理工具,可进行体积数据渲染和2D/3D绘图。vedo集成多个库,支持命令行操作,适用于科研可视化。项目包含300多个示例,在多篇科研论文中应用。
bytewax - Python流处理框架 简化数据流和事件处理
BytewaxGithubPython框架事件处理开源项目数据流处理流处理
Bytewax是一个Python流处理框架,融合了主流流处理工具的优势和Python的易用性。该框架支持数据源连接、状态转换和下游系统写入,并可使用现有Python库。Bytewax适用于多种场景,从数据传输到在线机器学习,支持本地开发和分布式部署,可轻松扩展至多节点或多进程环境。
awesome-earth - 环保资源与解决方案汇集平台
Github可持续发展开源项目气候变化环保资源碳减排绿色生活
Awesome Earth项目整合环保资源、服务和创意,覆盖碳减排、可持续时尚、再生能源等领域。提供碳足迹计算、环保新闻等工具,助力个人和企业采取实际行动应对气候变化。
wave - Python和R实时Web应用与仪表盘开发框架
GithubH2O WavePythonR仪表盘实时Web应用开源项目
H2O Wave是一款基于Python和R的Web应用开发框架,专注于构建实时浏览器应用和仪表盘。该框架无需HTML、JavaScript或CSS编写,简化了实时分析应用的开发流程。Wave提供丰富的组件库和示例,支持响应式布局和多主题设计,适合各类数据可视化和交互式应用开发。其低延迟特性和多源信息实时广播能力,使其成为高效的实时Web应用开发工具。
xskillscore - 预测验证指标的Python开源计算库
GithubPython包xarrayxskillscore开源项目预测验证
xskillscore是一个专注于预测验证的Python开源库,支持计算确定性和概率性预测的各种指标。该库与xarray集成,提供多种评估方法,适用于不同预测场景。xskillscore具备并行计算能力,能高效处理大规模多模型多集合预报数据。这个工具在数据科学和气候预测等领域都有应用,可帮助研究人员评估预测的准确性和可靠性。
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。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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