stk

强大的Python分子构建与操作库

stk Python库分子构建分子设计数据库 Github 开源项目

stk是一个功能丰富的Python库，用于构建和操作复杂分子结构。它支持自动分子设计、分子数据库创建和属性分析。stk提供灵活API，适用于多种化学和材料科学研究。该库已应用于有机笼、共价有机骨架和共轭聚合物等领域的设计与优化研究。

文档

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。

PyEMMA - 开源分子动力学模拟分析软件包

GithubPyEMMA分子动力学模拟开源软件开源项目数据分析马尔可夫模型

PyEMMA是一个开源的Python/C软件包,用于分析大规模分子动力学模拟数据。它提供聚类、特征化、马尔可夫状态模型等算法,支持分子动力学数据的估计、验证和分析。该工具可通过Jupyter notebook或Python脚本使用,适合分子动力学研究人员进行数据分析和建模。PyEMMA具备高性能和易用性,在分子模拟领域广受欢迎。

scikit-fda - Python实现的功能数据分析库

GithubPythonscikit-fda函数数据分析开源项目数据科学统计学

scikit-fda是一个功能数据分析(FDA)的Python库,为处理依赖连续参数的数据提供全面工具。它支持数据表示、探索分析、预处理,以及功能数据的推断、分类、回归和聚类。兼容Python 3.8+版本,可通过PyPI或conda-forge安装。这个开源项目为数据科学家和研究人员提供了灵活的FDA工具集,简化了复杂数据的分析过程。

statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包

GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型

statsmodels是一个全面的Python统计建模库，提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善，社区活跃，持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务，可处理从基础到高级的数据分析需求。

scikit-opt - Python群体智能优化算法库

GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法

scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。

stanza-en - 英文语言处理的高级工具集

GithubHuggingfaceNLP模型Stanza实体识别开源项目模型语法分析语言分析

Stanza提供英文语言的精准高效分析，从文本处理到句法分析与实体识别，均使用先进的NLP模型。了解更多信息，请访问其官方网站和GitHub仓库。

ProLIF - 生物分子相互作用指纹分析工具

GithubProLIF分子动力学开源项目生物信息学相互作用指纹蛋白质配体

ProLIF是一个用于生成生物分子复合物相互作用指纹的开源工具。它可分析分子动力学轨迹、对接模拟和实验结构数据,支持配体、蛋白质、DNA和RNA等多种分子类型。该工具提供详细文档和教程,适用于生物信息学和药物设计领域的复杂相互作用研究。ProLIF由MDAnalysis和RDKit等库提供技术支持,是这一领域的重要资源。

pystack - Python进程与核心转储分析工具

GithubPyStackPython进程堆栈跟踪开源项目核心转储调试工具

PyStack是一款开源的Python分析工具，用于检查运行中的Python进程或核心转储文件的堆栈信息。它支持Linux系统，可显示线程GIL状态、垃圾回收、本地函数调用等详细信息，以及局部变量和函数参数值。PyStack具有高效、安全、速度快、容错性强等特点，无需外部依赖，适用于开发者诊断Python程序问题。

smilesDrawer - 基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具

GithubJavaScriptSMILESSmilesDrawer分子结构化学绘图开源项目

SmilesDrawer是一款基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具，无需服务器、图片或模板即可运行。该工具支持绘制分子、反应和结构高亮，提供学习资源和样式自定义选项。SmilesDrawer可集成到多个前端框架中，如Svelte。它具有可配置的颜色主题，支持复杂环系的实验性绘制，并可通过CDN或npm方便安装。这一工具为化学信息学研究提供了实用的分子可视化解决方案。

pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库

GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析

pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库，通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas，它提供3-3500倍的速度提升，并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究，为时间序列分析提供了全面的解决方案。

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