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stdlib-list

Python标准库列表查询工具

stdlib-list是一个Python包,提供Python 2.6至3.12版本的标准库列表。开发者可通过它查询特定Python版本的标准库信息,便于项目开发和分析。通过简单的Python代码调用,即可获取指定版本的标准库列表。注意,Python 3.10及更高版本已内置类似功能。这个社区维护的项目易于安装使用,是Python开发中的实用工具。

streamlink - 跨平台直播流媒体处理库和命令行工具
GithubPython库Streamlink命令行工具开源项目流媒体视频播放
Streamlink是一个开源的Python库和命令行工具,用于将各种在线流媒体服务的内容传输到视频播放器。它支持Twitch、YouTube等多个主流直播平台,绕过了资源密集型网页界面。用户可通过命令行或API播放、下载或处理直播流。Streamlink采用插件架构,便于扩展新服务支持,是一个高效灵活的流媒体处理解决方案。
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。
isort - Python导入语句自动排序工具
GithubPythonisort代码格式化导入排序开发工具开源项目
isort是一个用于自动排序和分类Python导入语句的工具。它提供命令行界面、Python库和编辑器插件,支持Python 3.8+环境,同时可处理Python 2代码。isort能够对单文件或整个项目进行导入排序,增强代码可读性和统一性。该工具支持多种输出模式、自定义分节和排序规则,并可与black等代码格式化工具协同使用。
sktime - 多功能时间序列分析和预测库
GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口
sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。
awesome-python-resources - Python学习资源大全,从入门到专业的全面指南
GithubPython学习路径开源项目编程资源计算机科学
项目整合了Python领域的多样化学习资源,包括算法、数据结构、后端开发、数据科学和机器学习等方向。精心筛选的书籍、视频课程和在线平台资源适合各级开发者,支持系统学习和专业领域深耕。资源库全面覆盖从基础到高级的Python知识,为开发者提供了完整的学习路径。
python-glmnet - Python实现的正则化回归库
GLMNETGithubPythonScikit-Learn开源项目机器学习正则化回归
python-glmnet是一个实现正则化回归模型的Python库。它封装了R语言glmnet包的Fortran库,提供线性和逻辑回归功能。该库兼容Scikit-Learn的API,支持稀疏矩阵,具有交叉验证和自动选择最佳正则化参数的功能。可通过conda或pip安装,适用于需要实现Lasso或ElasticNet回归的数据科学项目。
pyss3 - 简洁明了的文本分类Python库
GithubPySS3开源项目文本分类机器学习模型评估
PySS3是一个用于文本分类的Python库,使用简单且可解释的SS3模型,适合需要清晰了解决策依据的应用场景。PySS3提供了诸如SS3类、实时测试的Live_Test类和评估工具Evaluation类,帮助用户快速开发和优化机器学习模型。直观的API和可视化工具使得用户可以轻松提升模型性能,理解模型决策的原因。
tldr - 命令行工具实用示例集锦
Githubtldr-pages命令行工具帮助文档开源项目社区维护
tldr-pages项目提供简洁实用的命令行工具示例集,作为传统man页面的补充。涵盖UNIX、Linux、macOS等多个操作系统的常用命令,帮助用户快速理解和使用。支持多种客户端和网页访问,方便用户随时查阅这些易懂的命令用法说明。
pybaseball - 强大Python库简化棒球数据获取和分析
GithubPython包pybaseball开源项目数据分析数据抓取棒球统计
pybaseball是一个专注于棒球数据分析的Python库。它自动从Baseball Reference、Baseball Savant和FanGraphs等网站抓取数据,包括Statcast数据、投球和打击统计、联盟排名等。支持获取单场比赛到整个赛季的详细数据,并可自定义时间段进行数据聚合。这个工具包简化了数据获取过程,为棒球数据分析提供了便捷的访问方式。pybaseball还提供了如statcast、pitching_stats、batting_stats等函数,方便用户进行特定查询和数据分析。此外,它还支持本地数据缓存,提高了数据检索效率。
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