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dtaidistance

快速时间序列距离计算库

时间序列动态时间规整DTW距离计算聚类Github开源项目

dtaidistance是一个高效的时间序列距离计算Python库。它提供纯Python和优化的C实现,支持动态时间规整(DTW)等算法。该库与NumPy和Pandas兼容,避免了不必要的数据复制。支持多维时间序列、子序列搜索和聚类。dtaidistance为时间序列分析和机器学习提供了快速的距离计算工具,是处理时序数据的理想选择。

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介绍相关项目
SimSIMD - 快速高效的向量相似度计算库
GithubSIMD优化SimSIMD向量计算开源项目距离度量跨平台
SimSIMD是一个高性能向量相似度计算库,为机器学习和科学计算提供快速的距离和相似度计算。支持欧几里得、余弦等多种距离函数,可处理浮点和整型数据。通过SIMD优化,性能显著优于NumPy和SciPy。提供Python、Rust等语言绑定,并具有广泛的平台兼容性。
faiss - 快速向量搜索与聚类库
FaissGPU加速Github向量相似度搜索开源项目聚类高维向量
Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库，专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法，能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用，可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发，提供C++和Python接口，支持CPU和GPU计算，为高维向量处理提供了高效解决方案。
dpdata - Python工具包实现计算科学软件数据格式的灵活处理
DeePMD-kitGithubPython包dpdata开源项目数据格式计算科学
dpdata是一个面向计算科学软件的Python工具包，支持多种数据格式如DeePMD-kit、VASP和LAMMPS等。该工具包提供数据加载、操作和导出功能，可处理单帧和多帧系统数据，支持标记和非标记系统。dpdata具备丰富的数据访问和转换方法，同时支持原子系统的复制、扰动和替换，以及化学键和形式电荷的处理。
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。
HyperTS - 全面的时间序列分析工具包 支持多任务和多模式分析
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HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包，集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务，适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持，概率区间预测，以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用，为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。
PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库 提供全面深度学习模型
GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习
PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库，专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装，内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务，为时序分析提供全面解决方案。
DI-toolkit - 简化深度学习实验流程的开源工具集
DI-toolkitGithubPython工具包TensorBoard工具开源项目文档生成日志系统
DI-toolkit是一个开源的深度学习工具集，提供日志系统、注释文档生成和TensorBoard数据提取等功能。该工具支持多个Python版本，拥有完善的文档和测试。DI-toolkit致力于简化深度学习实验流程，为研究人员提供便利。
hctsa - MATLAB时间序列分析与特征提取工具包
Githubhctsa开源项目数据可视化时间序列分析机器学习特征提取
hctsa是一款功能强大的MATLAB时间序列分析工具包，专注于特征提取和比较分析。它能从单变量时间序列中提取大量特征，并提供多种分析工具。主要功能包括数据标准化、聚类、降维、特征识别和分类模型评估。该工具包适用于多领域的时间序列研究，能够深入挖掘数据特征，进行全面的比较分析。
sktime-dl - 时间序列分析工具的演变
Githubsktime代码迁移开源项目时间序列机器学习深度学习
sktime-dl项目正在整合到sktime框架中，作为其mini-packages的一部分。原sktime-dl的大多数估计器现已迁移至sktime的深度学习分类和回归模块。项目鼓励开发者参与剩余部分的迁移工作，相关贡献指南可在sktime GitHub仓库的规划问题中查阅。这一变更旨在整合和优化时间序列分析工具，为用户提供更统一的体验。
pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库
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pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法，支持单变量和多变量时间序列分析，并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程，为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。
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