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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
pandas-ta - Python金融技术分析库 提供130多种指标和实用工具
GithubPandas TAPython开源项目技术分析指标库数据处理
Pandas TA是一个基于Python的金融技术分析库，集成了130多种技术指标和60多种TA-Lib蜡烛图模式。该库提供常用指标如移动平均线、MACD、布林带等，并支持多进程计算以提高效率。它还包含示例代码，展示如何创建自定义策略。Pandas TA充分利用了Pandas库的优势，为金融数据分析提供了丰富的工具和灵活的功能。
markdown - Python环境下的全功能Markdown解析器
GithubMarkdownPythonPython-Markdown开源项目文档转换
Python-Markdown是Markdown的Python实现，与参考实现高度兼容。这个项目支持多种扩展功能，可通过pip轻松安装。它提供了详细的文档，包括安装和使用指南。用户可在GitHub上获取支持和参与讨论。项目遵循行为准则，维护良好的社区氛围。
pylabel - 图像数据集转换与标注工具
GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测
PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。
typora-latex-theme - Typora LaTeX风格中文论文排版主题
GithubLaTeXMarkdownTypora中文样式主题开源项目论文写作
typora-latex-theme是一款为Typora Markdown编辑器设计的中文LaTeX风格主题，主要用于简化中国大陆本科生小型通识课论文和实验报告的排版工作。该主题提供类LaTeX的排版效果，支持Windows、macOS和Linux平台。用户可以专注于内容创作，同时通过个性化设置满足不同学校的格式要求。
SciencePlots - 专业科学图表样式库 助力学术数据可视化
GithubMatplotlibPythonSciencePlots开源项目数据可视化科学绘图
SciencePlots是一个基于Matplotlib的科学图表样式库,提供多种预设样式用于生成适合学术论文和演示的专业图表。它支持IEEE、Nature等期刊格式,包含丰富的颜色方案,并兼容中文等多种语言。通过简单的配置,研究人员可以快速创建美观的数据可视化,有效提升科研成果的展示质量。该库还具备灵活的自定义功能,满足不同学科的图表需求。
jhTAlib - 时间序列技术分析的Python开源库
GithubPythonjhTAlib交易软件开源项目技术分析时间序列
jhTAlib是一个专注于时间序列技术分析的Python开源库。它提供丰富的技术指标和分析工具，适用于开发技术分析软件、图表绘制、回测系统和交易机器人。该库仅依赖Python标准库，安装简便，支持多种数据格式。jhTAlib附带详细文档和示例，是量化交易和金融分析的实用工具。
Quadratic - 结合代码和表格的创新数据分析平台
AI工具Quadratic协作数据可视化电子表格编程
Quadratic是一款创新的数据分析平台，融合了电子表格的直观性和编程的灵活性。它支持在浏览器中运行Python、SQL和AI技术，实现代码编写、数据分析和可视化。平台特点包括实时协作、无限画布和高性能计算，适合数据科学家和开发者使用。Quadratic简化了复杂数据处理流程，提高了团队工作效率，为现代数据分析提供了全新的解决方案。
alfred-calculate-anything - Alfred工作流实现自然语言多功能计算与单位转换
Calculate AnythingGithub单位转换开源项目时间计算自然语言货币转换
alfred-calculate-anything是Alfred 5的一个工作流,支持使用自然语言进行多种计算和转换。功能涵盖货币、加密货币、时间、单位、数据存储和百分比等领域,可处理168种货币和5000种加密货币。用户可通过自然语言或简单缩写查询,无需记忆关键词。该工作流提供灵活配置和修饰键功能,简化了复杂计算过程,提高了工作效率。
pyprobml - 提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表
GithubPythonnotebookspyprobml图像重现开源项目机器学习
pyprobml项目提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表。该项目采用numpy、scipy、matplotlib、sklearn等标准库，以及JAX、Tensorflow和Torch等深度学习框架。用户可在本地运行或通过Colab使用，适合需要高性能计算的用户也支持Google Cloud Platform。本项目目前处于维护模式，有意贡献者可查看项目官网的贡献指南。
pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库
GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算
PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。
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