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handcalcs

Python 计算代码转手写风格 LaTeX 公式的工具

JupyterLaTeXPython计算公式Github开源项目

handcalcs 是一个 Python 库，能将计算代码自动渲染为 LaTeX 格式，呈现手写计算的风格。它展示符号公式、数值替换和结果，便于手动核查。该工具可在 Jupyter 中作为单元魔法使用，也可作为函数装饰器应用。handcalcs 支持多种自定义设置，兼容 forallpeople 等单位包，并具备快速显示变量值、生成 LaTeX 代码等功能，适合工程计算使用。

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介绍相关项目
texthero - 全面的文本数据处理和可视化工具
GithubTexthero开源项目文本可视化文本表示文本预处理自然语言处理
Texthero是一个专为现代程序员设计的Python工具包，致力于快速高效地处理和可视化文本数据。其功能包括文本预处理、自然语言处理、文本表示、向量空间分析和文本可视化。Texthero与Pandas具有相同的表达能力，并提供全面的文档支持，对语言学知识要求较低。该项目免费开源，鼓励社区贡献，共同提升多语言支持。
AngouriMath - 开源符号代数库，支持多种编程语言的数学计算工具
AngouriMathGithub开源开源项目数学计算符号代数库跨平台
AngouriMath是一款跨平台的开源符号代数库，兼容C#、F#、Jupyter和C++等多种编程环境。这个强大的数学工具可以自动求解方程组、执行微分运算、解析数学表达式、编译公式、处理矩阵运算、计算极限值，还能将数学表达式转换为LaTeX格式。AngouriMath在科研和数据分析中可用于函数可视化和符号计算，同时也能作为软件开发中的数学计算引擎，为各类项目提供高效的数学处理能力。
md2pdf - 轻松将Markdown转换为样式化PDF文档
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md2pdf是一个开源工具，用于将Markdown文件转换为样式化的PDF文档。它提供命令行界面和Python库接口，支持自定义CSS样式和Markdown扩展。用户可通过pip安装或使用Docker容器。基于Weasyprint构建，md2pdf适合开发者和写作者将Markdown转换为高质量PDF。支持外部CSS样式表，便于生成格式化的PDF文档，适用于报告、技术文档或电子书制作。
tensorly - Python张量学习库，兼容多种计算后端
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TensorLy是一个专注于简化张量学习的Python库，支持张量分解、张量学习和张量代数操作。其后端系统兼容NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlow和CuPy，可在CPU或GPU上执行大规模计算。安装方便，仅需使用pip或conda命令，且提供详尽的文档和Jupyter Notebooks示例，方便用户快速入门。这个工具不仅适合学术研究，还为开发者提供了丰富的API，欢迎通过GitHub进行贡献。
gpt4-with-calc - GPT-4数值计算能力增强技术探索
APIGPT-4Github开源项目数值计算模型评估问题解决
本项目研究了增强GPT-4数值计算能力的技术。通过详细报告、评估结果和示例代码，展示了GPT-4在处理复杂数学问题和金融报告分析方面的能力提升。项目提供命令行工具，支持自定义问题和预设样本测试。这种创新方法旨在扩展AI在精确数值计算领域的应用范围。
dpdata - Python工具包实现计算科学软件数据格式的灵活处理
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dpdata是一个面向计算科学软件的Python工具包，支持多种数据格式如DeePMD-kit、VASP和LAMMPS等。该工具包提供数据加载、操作和导出功能，可处理单帧和多帧系统数据，支持标记和非标记系统。dpdata具备丰富的数据访问和转换方法，同时支持原子系统的复制、扰动和替换，以及化学键和形式电荷的处理。
pandas - Python数据分析与处理的开源利器
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pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
ipydatagrid - Jupyter环境中的快速数据网格工具
GithubJupyteripydatagrid交互式可视化开源项目数据分析数据网格
ipydatagrid是专为Jupyter Notebook和JupyterLab开发的数据网格工具。它具有全功能界面，支持高性能操作，并与ipywidgets无缝集成。该工具允许通过多种渲染器自定义数据展示，提供双向数据绑定的选择模型，并支持使用Vega表达式进行条件格式化。ipydatagrid显著提升了Jupyter环境中的数据交互和可视化效果。
hamilton - 简化数据转换DAG的构建与管理
DAGGithubHamiltonPython可视化开源项目数据转换
Hamilton是一个Python库，用于构建数据转换的有向无环图(DAG)。它通过Python函数定义DAG，自动构建执行流程，具有良好的可移植性和表达能力。Hamilton支持多种执行环境，提供数据验证、实验跟踪等功能，并有UI界面用于可视化和监控。适用于ETL、机器学习、LLM应用等数据处理场景，有助于提高团队协作效率和代码可维护性。
hypertools - 简化高维数据可视化和分析的Python工具包
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HyperTools是一个用于高维数据可视化和分析的Python工具包。它能够将复杂的高维数据集降维，并生成直观的可视化结果。该工具包整合了matplotlib、scikit-learn和seaborn等库，提供数据对齐、聚类和描述等功能。HyperTools主要面向需要分析复杂数据结构的数据科学家和研究人员。
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