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

kdtree-rs - Rust实现的K维树库支持快速空间索引和邻近搜索

GithubKdTreeRust开源项目数据结构最近邻查找空间索引

kdtree-rs是一个Rust语言实现的K维树库，用于快速空间索引和最近邻查找。该库提供API支持多维点数据的添加和最近邻点查询。kdtree-rs在性能测试中表现良好，适用于需要高效空间数据结构的项目。这个开源库采用Apache 2.0和MIT双重许可。

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。

taichi - Python嵌入式高性能并行编程语言

GPU加速GithubPython嵌入Taichi Lang并行编程开源项目高性能计算

Taichi是一款嵌入Python的开源并行编程语言，专注高性能数值计算。它利用LLVM等即时编译器将Python代码转译为GPU或CPU指令，支持CUDA、Vulkan等多种后端。Taichi以其灵活性、高性能和跨平台特性，广泛应用于物理模拟、数值分析、AR和AI等领域。

DataFrame - 高效C++数据分析库，支持多种统计和多线程功能

C++DataFrameGithub多线程开源项目数据分析算法

DataFrame是一个高效的C++数据分析库，提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作，并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集，拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法，用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比，展现了其在大数据处理上的显著优势。

catch22 - 精选时间序列特征提取库

Githubcatch22开源项目数据挖掘时间序列特征机器学习特征提取

catch22是一个包含22个时间序列特征的开源库，由C语言编写，支持Python、R、Matlab和Julia等多种编程语言。这些特征是从7000多个候选中精选而来，在93个实际时间序列分类问题中表现优异。catch22提供了跨平台的安装方法和使用接口，包括各语言的原生版本和C编译版本。该工具主要用于高效提取时间序列的动态特征，适用于多种研究和应用场景。

awesome-AI-for-time-series-papers - 时间序列分析领域的人工智能前沿研究与资源集锦

AIGithub开源项目数据挖掘时间序列机器学习深度学习

这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。

py-motmetrics - 多目标跟踪性能评估Python库

GithubMOT指标Python库多目标跟踪开源项目性能评估数据分析

py-motmetrics是一个评估多目标跟踪(MOT)性能的Python库。它实现了CLEAR-MOT和ID等评估指标,支持多种距离度量,可跟踪每帧事件,并提供灵活的求解器后端。该库兼容MOTChallenge基准,使用pandas进行数据分析,易于扩展。py-motmetrics为研究人员和开发者提供了全面评估和比较多目标跟踪算法性能的工具。

BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包

BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习

BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包，支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程，实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口，便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型，支持多种计算设备，并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。

Endia - 面向科学计算的高性能动态数组库

EndiaGithubJIT编译动态数组库开源项目科学计算自动微分

Endia是一个专为科学计算设计的动态数组库，提供类似PyTorch、Numpy和JAX的功能。它支持自动微分、复数运算、双重API接口和JIT编译。Endia可进行命令式和函数式编程，计算任意阶导数，适用于高级科学应用。该项目注重代码清晰度和教育价值，致力于推动AI和科学计算领域的进步。

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。

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