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PyEMD

全面高效的Python经验模态分解库

PyEMD是一个功能全面的Python库,专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种,如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN),并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法,适用于信号处理和数据分析。此外,PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能,为研究提供了更多可能性。

EQcorrscan - 重复地震检测与分析的Python工具包
EQcorrscanGithubPython包地震分析地震检测开源项目相关性检测
EQcorrscan是一个用于检测和分析重复及近重复地震的Python包。它提供匹配滤波、子空间检测、亮度源扫描等多种地震检测方法,以及相对矩计算、数据聚类、震级计算等分析功能。该开源工具采用LGPL GNU许可证,由专业团队维护,并获得新西兰政府和研究机构的资金支持。EQcorrscan为地震学研究提供了强大而全面的分析工具。
awesome-ebm - 全面汇总能量函数模型与学习资源
Github对比散度开源项目机器学习生成模型神经网络能量模型
awesome-ebm项目汇集了能量函数模型(EBM)和能量函数学习的全面资源。包括早期至最新的相关论文、教程、讲座和开源库。涵盖EBM在图像生成、分类、密度估计、强化学习等领域的应用,为研究和开发人员提供丰富的学习参考。
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。
dtaidistance - 快速时间序列距离计算库
DTWGithub动态时间规整开源项目时间序列聚类距离计算
dtaidistance是一个高效的时间序列距离计算Python库。它提供纯Python和优化的C实现,支持动态时间规整(DTW)等算法。该库与NumPy和Pandas兼容,避免了不必要的数据复制。支持多维时间序列、子序列搜索和聚类。dtaidistance为时间序列分析和机器学习提供了快速的距离计算工具,是处理时序数据的理想选择。
EchoTorch - 高效回声状态网络研究工具库
EchoTorchGithubPyTorch回声状态网络开源项目研究工具神经网络
EchoTorch是基于PyTorch的回声状态网络研究工具库,专注于实现和测试多种ESN模型。该库提供丰富的ESN组件、数据集和评估工具,支持概念器和内存管理等高级功能。EchoTorch的模块化设计便于集成到深度学习架构中,为ESN研究提供灵活性。它还包含数据转换、优化算法和可视化工具,是进行ESN相关实验和研究的理想选择。
awesome-python - 综合性Python开源资源集合
GithubPython开发工具开源项目框架资源列表
Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表,涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别,为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。
ta-lib-python - 高效金融技术分析库 支持多种指标与图表识别
GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场
TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。
pyecharts - Python数据可视化库 支持多种图表类型和交互功能
EChartsGithubPythonpyecharts图表开源项目数据可视化
pyecharts是基于Apache ECharts的Python数据可视化库。该库提供简洁API,支持30余种图表类型,兼容主流Notebook环境和Web框架。pyecharts配置灵活,文档详尽,对地理数据可视化支持强大。它支持链式调用,可生成静态HTML和动态图表,易于集成Flask等Web框架。提供400多个地图文件,支持百度地图,适合地理数据可视化。作为数据分析和可视化工具,pyecharts简单易用且功能丰富。
eurybia - 开源Python库助力数据和模型偏移检测
EurybiaGithubPython库开源项目数据漂移机器学习模型漂移
Eurybia是一个Python开源库,专注于检测数据和模型偏移,并在模型部署前进行数据验证。该工具生成详细的HTML报告,支持模型性能监控、AI系统审核和治理优化。通过直观的可视化和动态报告,Eurybia简化了数据特征和偏移分析,促进了团队协作和跨部门沟通。
pymc - Python贝叶斯统计建模与概率编程框架
GithubPyMCPython包变分推断开源项目贝叶斯统计建模马尔可夫链蒙特卡洛
PyMC是一个Python贝叶斯统计建模框架,专注于高级马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断算法。它提供直观的模型语法、强大的采样算法和推断功能,可处理复杂模型。PyMC利用PyTensor优化计算,支持缺失值处理,并提供丰富的示例资源。作为一个灵活的概率编程工具,PyMC适用于广泛的统计建模任务。
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