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pynapple

轻量级Python库用于神经生理数据分析

pynapple是一个轻量级Python库,专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集,可分析时间序列(如尖峰时间、行为事件)和时间间隔(如试验、大脑状态)等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数,支持多维时间序列分析,并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程,适用于各类神经科学研究。

pyspi - 多变量时间序列成对交互统计分析Python库
GithubPython库pyspi多变量数据开源项目时间序列分析统计计算
pyspi是一个计算多变量时间序列数据成对交互统计的Python库。它包含数百种方法,涵盖从简单相关性到Granger因果关系等高级算法。该库适用于金融、神经影像等领域的时间序列分析。作为开源项目,pyspi致力于提供全面的时间序列分析工具,并鼓励社区参与开发。
pyAudioAnalysis - Python音频分析库 实现特征提取分类和分割
GithubPython库分类器开源项目机器学习特征提取音频分析
pyAudioAnalysis是一个开源的Python音频分析库,提供音频特征提取、分类、分割等功能。它支持分类器训练评估、未知声音分类、事件检测、监督/非监督分割、回归模型训练和数据可视化。通过Python接口或命令行,可实现复杂的音频分析任务。适用于音乐识别、语音处理等领域,为音频分析提供全面解决方案。
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。
pandas - Python数据分析与处理的开源利器
DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析
pandas是Python生态系统中的核心数据分析库,提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据,包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源,如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目,pandas由活跃社区维护,持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
pynlpl - 多功能自然语言处理库,支持FoLiA等格式解析与频率列表、n-gram提取
FoLiA格式GithubNLP库PyNLPlPython自然语言处理开源项目数据类型
PyNLPl是一个Python自然语言处理库,提供多种模块用于NLP任务,包括n-gram提取、语言模型构建和多种数据格式解析如FoLiA和Giza。支持Python 2.7和3.x版本,用户可以通过PyPI或源码安装。
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。
EEGwithRaspberryPI - Raspberry Pi EEG shield开源项目助力神经科学研究
GithubPiEEG开源项目树莓派生物信号脑机接口
EEGwithRaspberryPI项目开发了一款适用于Raspberry Pi的EEG shield,为神经科学研究提供了便捷工具。项目包含硬件连接指南、数据读取脚本和实时可视化界面,支持250Hz采样率的数据采集。该开源设备仅供研究使用,不适用于医疗目的。项目还展示了基于眨眼的机器人控制,体现了其在脑机接口领域的应用潜力。
py-spy - 轻量级Python程序性能分析工具
GithubPythonpy-spy开源项目性能分析跨平台采样分析器
py-spy是一个开源的Python程序采样分析器,无需修改代码即可可视化程序运行时间分布。使用Rust开发,具有低开销特性,可安全地分析生产环境代码。支持主流操作系统和多个CPython版本,提供性能记录、实时监控和堆栈转储功能。py-spy能生成多种格式的分析报告,包括火焰图,有助于开发者深入了解和优化Python程序性能。
NiaPy - 轻量级自然启发算法Python框架
GithubNiaPyPython优化算法开源软件开源项目自然启发算法
NiaPy是一个开源的Python微框架,用于构建和评估自然启发算法。它内置了多种优化问题和算法实现,通过简洁的接口实现算法比较和结果导出。NiaPy支持pip、conda等安装方式,兼容主流Linux发行版,适用于Python 3.9及以上版本。该框架为优化研究和应用提供了一个灵活高效的开发平台。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
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