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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。

python-resources-for-earth-sciences - Python在地球科学中的应用 地理空间分析和水文建模资源汇总
GithubPython库地球科学地理空间分析开源项目气象学水文学
该项目收集了地球科学领域广泛使用的开源Python库,包括水文学、气象学、地理空间分析、气候学和海洋学等方向。资源按功能分类,涵盖地理空间分析、制图、水文数据收集和建模等。项目为地球科学研究和应用提供了全面的Python工具参考,可有效提升数据分析和建模效率。
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。
Econometrics-With-Python - Python计量经济学教程
GithubPython回归分析开源项目时间序列统计学计量经济学
这个开源项目提供了一套使用Python实现的计量经济学教程。内容涵盖基础到高级主题,包括线性回归、时间序列分析和面板数据等。教程适合大学生、数据分析师和初级研究人员,结合理论讲解和实际编程示例。项目基于经典教材,提供详细的代码演示和可视化图表,是学习现代计量经济学方法的实用资源。教程分为两部分:第一部分介绍基础知识和Python实现,第二部分深入探讨计量经济学理论。项目包含多个Jupyter笔记本,涵盖简单线性回归、多元回归、时间序列分析等主题。这是一个开放获取的学习资源,适合想要掌握计量经济学和Python编程的学习者。
PyFR - 开源Python流体动力学框架 适用多种硬件平台
GithubPyFRPython框架开源软件开源项目数值计算流体动力学
PyFR是基于Python的开源流体动力学框架,主要解决对流-扩散问题。它使用Huynh通量重构方法,支持混合非结构网格上的多种控制系统求解。借助内置领域特定语言,PyFR能针对不同硬件平台优化性能。该项目欢迎社区贡献,并为用户提供全面的文档和测试案例。PyFR适用于需要进行高性能流体动力学模拟的科研和工程领域。
sympy - Python开源符号数学库 用于代数计算和科学建模
GithubPythonSymPy开源开源项目数学库符号计算
SymPy是一个纯Python开源计算机代数系统,专注于可扩展性和易用性。它提供丰富的符号数学功能,包括微积分、代数和离散数学等,适用于交互式和程序化应用。作为科学Python生态系统中的重要组成部分,SymPy广泛应用于数学建模、物理计算和工程分析。该项目采用BSD许可证,允许自由使用和修改。
menpo - 图像与网格数据的导入、操作和可视化工具
GithubMenpoPython开源项目数据处理机器学习计算机视觉
Menpo项目提供了一套Python库,简化图像和网格数据的导入、操作和可视化。作为机器学习和计算机视觉常用工具,Menpo支持标注数据的操作,使图像遮罩、裁切和对齐等任务变得简单。支持多个Python版本,建议使用conda安装,以解决复杂的依赖问题。Menpo还包含menpofit、menpo3d和menpodetect等附加库,以扩展功能。用户可以通过Jupyter Notebooks学习并在线浏览示例笔记本。
temporian - 高效可靠的时间数据预处理库
GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程
Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型,包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化,Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外,它还提供了防止数据泄露的功能,并能与现有机器学习生态系统无缝集成,为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。
SigMF - 信号元数据格式标准化 促进跨平台数据共享
GithubSigMF信号元数据格式信号处理开源项目数据共享标准化
SigMF是一种开放的信号元数据格式标准,为信号数据提供统一的描述方法。该标准有助于简化数据共享流程,保存完整的数据采集细节,并支持跨工具的数据互操作。SigMF可在Python、C++和GNU Radio等环境中使用,适用于广泛的信号处理领域。通过标准化元数据格式,SigMF提高了信号数据的可移植性和长期可用性。
PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱
GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值
PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法,支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例,简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型,并具备超参数优化功能,为时间序列分析提供综合解决方案。
pyloudnorm - Python音频响度测量库
GithubITU-R BS.1770-4Python开源项目音频响度计音频处理
pyloudnorm是基于ITU-R BS.1770-4标准开发的Python音频响度测量库。它支持灵活调整闸门块大小和频率权重滤波器,可实现音频响度测量、峰值归一化和响度归一化。该库能精确测量WAV文件响度,并提供自定义IIR滤波器等高级功能。pyloudnorm适合音频开发者和专业人士使用,可满足精确的音频响度分析和处理需求。
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