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glasbey

Python库助力创建最优分类数据色彩方案

glasbey是一个基于Glasbey等人研究的Python库,专门用于分类数据的色彩方案优化。该库能生成视觉独特的配色,适应多种需求。它支持创建新调色板、扩展现有方案,以及根据特定约束定制配色。glasbey可创建基本调色板、柔和色调、扩展现有方案和分层类别的块状调色板。其简单易用的特性使其成为数据可视化和图表设计的有力工具。

datamapplot - Python库实现数据地图的高质量可视化
DataMapPlotGithubPython库交互式绘图开源项目数据可视化数据地图
DataMapPlot是一个用于创建数据地图可视化的Python库。它可生成适用于演示、海报和论文的静态或简单交互式数据地图图表。用户只需标记数据点簇,库即可自动处理剩余工作。DataMapPlot提供多种自定义选项,包括暗色模式、字体和颜色映射等。其核心功能集中在create_plot和create_interactive_plot两个函数上,使用简便。该工具适合各类数据可视化需求,尤其适用于科研成果展示。
GeneticAlgorithmPython - Python库,用于构建和优化遗传算法
GithubPyGADPython开源库开源项目机器学习优化遗传算法
PyGAD是一个开源的Python库,用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化,以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式,并允许自定义适应度函数。库正在积极开发,并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。
PaintMixing - 基于光学原理的颜料混合数值优化工具
Github反射开源项目数值优化混色颜色
这是一个探索颜料混合科学原理的开源项目。它开发了虚拟颜料混合工具,结合光学理论和数值优化算法,能根据目标颜色生成混合配方。通过融合计算机图形学和微缩模型绘画知识,该项目为用户提供了一个数字实验平台,帮助增进对颜色混合的理解。它为艺术家和爱好者提供了实用的工具,有助于提升颜色混合的直觉和技巧。
dtreeviz - 提供直观的决策树可视化和模型解释功能
Githubdtreeviz决策树可视化开源项目数据科学机器学习模型解释
dtreeviz是一个专注于决策树可视化和模型解释的Python库。它支持多个主流机器学习框架,如scikit-learn、XGBoost等。该库提供树结构、预测路径、叶节点和特征空间等多种可视化功能,帮助用户直观理解决策树模型原理。dtreeviz适用于机器学习实践者和研究人员,可用于模型解释和教学等场景。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题
Githubimbalanced-learnscikit-learn开源项目数据不平衡机器学习重采样技术
imbalanced-learn是一个Python库,专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术,如过采样、欠采样和组合方法,以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容,使用简单,并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分,imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。
imbalanced-ensemble - 专注类别不平衡的Python集成学习库
GithubIMBENSPython开源项目机器学习类别不平衡集成学习
imbalanced-ensemble是一个针对类别不平衡数据的Python集成学习库。该库提供15种以上的集成不平衡学习算法和19种采样方法,特点包括易用API、优化性能和强大可视化功能。完全兼容scikit-learn和imbalanced-learn,支持二分类和多分类任务。imbalanced-ensemble适用于类别不平衡集成学习模型的快速实现、修改、评估和可视化。
Colourlab.ai - AI色彩分级和视觉设计
AI工具AI视频Colourlab AiLook Designer创意表达热门色彩分级色彩技术视频生成
Colourlab.ai提供强大的AI色彩分级和视觉设计工具,简化创意工作流程,适合色彩师、电影制作人及内容创作者使用。支持多摄影品牌,免费试用,无需信用证。
pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
GithubPyKale多模态学习开源项目机器学习深度学习迁移学习
PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接,使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习,支持图像、视频和图形的数据类型,涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念,通过减少重复、再利用资源和回收学习模型,实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像,利用多源知识做出准确且可解释的预测。
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