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datamol

基于RDKit的高效分子处理Python库

datamol是一个基于RDKit的Python库,专为简化分子处理而设计。它提供简洁的API、高效的并行处理和现代IO支持,同时保持与RDKit的兼容性。通过良好的默认设置,datamol简化了分子标准化、构象生成和特征计算等任务,使分子操作更加便捷高效。该库支持远程路径读写多种格式文件,适用于大规模数据处理。datamol的设计理念是在RDKit基础上提供更简单的接口,同时保持性能和灵活性,使其成为分子信息学研究和开发的有力工具。

Daft - Rust实现的分布式数据处理引擎 支持多模态分析
DaftGithub分布式计算多模态数据开源项目数据处理查询优化
Daft是一个Rust实现的分布式查询引擎,为Python提供大规模数据处理能力。它提供交互式API、查询优化、数据目录集成、多模态类型系统和Apache Arrow兼容性。Daft可处理图像、嵌入向量等复杂数据,支持交互式和分布式计算,适用于多种数据分析场景。其云优化设计带来高效I/O性能。
wetterdienst - 开源Python库用于获取和处理多源天气数据
GithubPython库Wetterdienst天气数据开源开源项目气象站
Wetterdienst是一个开源Python库,用于获取和处理多个气象机构的开放天气数据。它提供简单的API接口,支持气象站点查询、数据筛选和格式转换等功能。该库还包含命令行工具、Web API和数据可视化组件,可用于气象分析和气候研究。Wetterdienst旨在简化天气数据的访问和处理流程,提高数据获取和分析效率。
dataline - 通过自然语言完成数据分析与可视化
AIDataLineGithub开源开源项目数据分析数据可视化
DataLine通过自然语言功能,让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接,如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等,并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持(Windows、Mac、Linux和Docker)使其成为技术人员和非技术人员的理想选择,特别适合企业使用。
NeMo-Curator - 提供GPU加速的大型语言模型数据集优化与管理解决方案
GPU加速GithubNeMo CuratorPython库大语言模型开源项目数据集准备
NeMo Curator 是一款专为大型语言模型(LLM)设计的开源Python库,通过结合Dask和RAPIDS等技术,实现GPU加速的数据集准备与管理。其功能包括数据下载、语言识别、文本清理、质量过滤、文档去重和个人信息保护等模块,为多种LLM任务提供快速、灵活和可扩展的解决方案,显著提升数据处理效率与模型质量。
polyBERT - 面向聚合物结构分析的智能化学语言模型
GithubHuggingfacePSMILESpolyBERT化学语言模型句向量开源项目模型聚合物信息学
polyBERT是一个专门用于聚合物结构分析的化学语言模型,通过将PSMILES字符串转换为600维指纹向量来表示聚合物化学结构。模型集成了sentence-transformers和HuggingFace Transformers框架,采用mean pooling方法处理词嵌入,能够高效完成聚合物结构的自动化分析。
lammps - 开源大规模并行分子动力学模拟软件
GithubLAMMPS分子动力学模拟并行计算开源软件开源项目美国能源部
LAMMPS(Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator)是一款开源的经典分子动力学模拟软件,基于GNU通用公共许可证发布。由美国能源部资助开发,专为高效并行计算设计,适用于大规模原子和分子系统模拟。LAMMPS支持多种势函数、粒子类型和边界条件,提供多种编程语言接口。其模块化结构便于扩展,广泛应用于材料科学、生物物理和化学工程研究。
pdm - 全面支持PEP标准的Python包管理器
GithubPDMPython依赖管理包管理器开源项目项目管理
PDM是一款功能全面的Python包和依赖管理工具,完全遵循最新PEP标准。它具备快速依赖解析、PEP 517构建后端和PEP 621项目元数据支持等特性。PDM还提供灵活的插件系统、多功能用户脚本,以及Python解释器安装和集中式缓存选项。这些功能使PDM成为Python开发中高效且标准化的项目管理工具。
matchms - 开源Python包用于处理和比较质谱数据
GithubPython库matchms开源项目数据处理谱图相似度质谱分析
matchms是一个多功能的开源Python包,用于处理质谱(MS/MS)数据。它支持导入多种常见格式的质谱数据,提供数据清洗和验证工具,以及基本的峰过滤功能。matchms的核心特性是能够使用各种相似性度量方法比较大量光谱,包括余弦相关得分和基于分子指纹的比较。它具有良好的可扩展性,允许集成自定义相似性度量方法,是一个全面的质谱数据分析工具。
datacompy - 多框架支持的开源数据比较库
DataComPyDataFrameGithubPython库多后端支持开源项目数据比较
DataComPy是一个开源的Python数据比较库,支持Pandas、Spark、Polars等多种数据框架。它提供了超越简单equals()的功能,包括统计信息输出和匹配精度调整。该库可通过pip或conda安装,并支持Spark、Dask等额外功能。DataComPy为不同数据处理后端提供统一的比较接口,适用于数据分析和质量控制。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
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