内置降维、聚类等算法,时间序列数据分析Python库Deeptime
source link: https://www.jiqizhixin.com/articles/2021-01-23-4
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很多开发者都使用 Python 作为他们的主要开发语言,其中一个原因是 Python 拥有一个强大的标准库。通过各种库函数,开发者可以快速地进行代码编写。本文将为读者介绍一个用于分析时间序列数据的 Python 库:Deeptime。特别地,该库实现了降维、聚类和马尔可夫模型估计等算法。
此外,该库的 API 与 scikit-learn 的类似,并通过鸭子类型(duck typing)为工具提供基本的兼容性。
项目地址:https://github.com/deeptime-ml/deeptime
安装方法
Deeptime 库安装非常简单,可通过 conda,安装方式如下所示:
git clone https://github.com/deeptime-ml/deeptime.git cd deeptime git submodule update --init conda install numpy scipy cython scikit-learn python setup.py install
也可通过 pip,安装方式如下所示:
pip install git+https://github.com/deeptime-ml/deeptime.git@master
简要介绍
Deeptime 库支持的算法包括动态数据降维、使用神经网络进行深度降维、SINDy、马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型等。此外该库还提供有使用的 API 文档、日志更新等其他内容。
以上图红框中标出的动态数据降维算法为例,鼠标点击该算法,在一级标题下会出现其包含的子标题。点击你想了解的词条,即可链接到相应的说明文档。例如当你点击 Dimension reduction,会出现下级目录,如 TICA、VAMP/time-lagged CCA 等。点击相应算法即可链接到对应的说明文档。
除此以外,该库也为用户提供了相应的示例研究,以供学习。
Deeptime 详细文档地址:https://deeptime-ml.github.io/
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