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文档知识库机器学习【免费下载链接】best-of-ml-python A ranked list of awesome machine learning Python libraries. Updated weekly.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/be/best-of-ml-python点击查看免费下载本篇文章聚焦当前仓库中的周度变更快照 history/2021-11-17_changes.md逐项拆解本次更新中Trending Up10 个上升项目、Trending Down10 个下降项目与 Added Projects2 个新增项目的完整名单、评分分层与数据口径。读完本文你将掌握该榜单 project-quality score 的构成逻辑、///➕ 各标记的语义以及如何结合 projects.yaml、README.md 与相邻周报快照进行趋势对比与项目评估。一、周报快照的定位与读取方法history/目录存放着本仓库每周一次的变更快照文件按YYYY-MM-DD_changes.md与YYYY-MM-DD_projects.csv成对组织。本次解读对象history/2021-11-17_changes.md是 2021-11-17 这一期的“变更摘要”它不是完整 920 项目大榜单而是聚焦于与上一期相比发生显著变化的项目因此最适合用来快速回答三个问题哪些项目的综合质量分project-quality score相比上期上升了哪些项目下降了有哪些项目是本期首次进入榜单同一日期的 history/2021-11-17_projects.csv 则提供了当期全量项目的明细字段GitHub star 数、fork 数、issue 数、提交数、PyPI/conda/Docker 下载量、最新发版时间等可用于交叉验证趋势条目背后的具体指标。通过将相邻两周的changes.md与projects.csv进行纵向对比就能复现趋势判断所依据的原始数据。从格式稳定性上看本快照结构与相邻周报例如 history/2021-12-02_changes.md完全一致均以## Trending Up、## Trending Down、## ➕ Added Projects三个小节组织条目统一为「名称 评分分层 ⭐ star 数 趋势标记 一句话描述 许可证徽标」的紧凑行格式。这种统一格式保证了历史快照之间可机械对比、可追溯。二、核心概念project-quality score 与标记语义在逐条解读之前先明确榜单的评分与标记体系。仓库主文档 README.md 明确指出All projects are ranked by a project-quality score, which is calculated based on various metrics automatically collected from GitHub and different package managers.即project-quality score 是一个综合质量分由自动化采集的 GitHub 指标star、fork、issue、提交活动等与包管理器指标PyPI/conda/Docker 的下载量、发版时间、被依赖项目数等加权计算而来而不是单一的 star 数排序。这也是为什么快照中会出现「⭐ 5K 但只排 29」与「⭐ 15K 却 」同时存在的现象——榜单看的是综合分变化不是 star 绝对值。榜单中各图标的官方语义可从 README.md 的 Explanation 一节确认标记含义Combined project-quality score综合质量分分层最高⭐️Star count from GitHubNew project创建不足 6 个月Inactive project6 个月无活动Dead project12 个月无活动Project is trending up or down综合分较上期上升/下降➕Project was recently added本期新增入榜❗️Warning例如许可证缺失或有风险 / / / ⏱️ / / 贡献者数 / fork 数 / issue 数 / 包管理器更新时间 / 下载量 / 被依赖项目数此外快照行内还会出现框架徽标图片如 TensorFlow、scikit-learn、PyTorch、MXNet、Spark、Jupyter、PaddlePaddle、pandas 等用于标注项目与哪个主流生态强相关。在 2021-11-17 的快照中你可以在 Trending 名单里看到category_encoderssklearn 徽标、accelerate与CausalNexPyTorch 徽标等示例。三、 Trending Up本期综合分上升的 10 个项目本小节对应快照原文的 “Projects that have a higher project-quality score compared to the last update” 部分完整保留全部 10 个条目。上升的可能原因原文即已说明下载量上升或代码活动增多increased downloads or code activity。项目评分分层⭐ Star一句话定位许可证PyOD315K可扩展的异常/离群点检测 Python 工具箱BSD-2einops303.9K为 PyTorch/TensorFlow/JAX 等重新设计的深度学习张量运算MITcategory_encoders301.8Ksklearn 兼容的分类变量编码库BSD-3Milvus298.8K用于 embedding 相似度检索的开源向量数据库Apache-2Cython BLIS29180自包含、无系统依赖的快速矩阵乘法 Python 库BSD-3Core ML Tools272.4KCore ML 模型的转换、编辑与校验工具集BSD-3accelerate252K简化 PyTorch 多 GPU/TPU 训练与使用的轻量封装Apache-2CausalNex241.4K帮助数据科学家推断因果关系的 Python 库Apache-2iterative-stratification22610面向多标签数据的迭代分层交叉验证器BSD-3aim201.7K易用高性能的开源实验追踪器Apache-2几条值得注意的观察点可与同目录 CSV 明细相互印证榜首 PyOD 以 31 领跑它是上期以来综合分上升最明显的项目。异常检测Anomaly Detection工具在这一时期处于活跃期其 5K star 与持续的版本发布CSV 中可见 2021-10-27 发布 0.9.5共同推动了综合分上升。einops 与 category_encoders 并列 30前者是深度学习社区流行的张量重排语法糖一行代码替代大量 reshape/transpose后者则填补了 sklearn 在类别特征编码上的空白两者在本期属于“下载量/代码活动双升”的典型。Milvus 的 star 数8.8K与评分29并不匹配最高分这恰好印证了前面提到的「综合分 ≠ star 绝对值」——大 star 项目只有在包下载、发版节奏、issue 处理等维度同时健康时综合分才会排在最高层。标记组合里accelerate与CausalNex同时带 PyTorch 徽标说明它们与 PyTorch 生态强绑定适合 PyTorch 用户优先关注。四、 Trending Down本期综合分下降的 10 个项目对应快照原文 “Projects that have a lower project-quality score compared to the last update” 部分下降的可能原因原文同样给出下载量或代码活动下降decreased downloads or code activity。项目评分分层⭐ Star一句话定位许可证Matplotlib3815KmatplotlibPython 绘图Python-2.0Pillow359.1K友好的 PIL 分支Python 图像库❗️PILDVC308.9K数据版本控制Git for Data Models、ML 实验管理Apache-2folium295.5KPython 数据 Leaflet.js 地图MITwandb client293.5K机器学习实验可视化与追踪工具CLI Python APIMITfairseq2715KFacebook AI Research 的序列到序列工具包MITSonnet279.1K基于 TensorFlow 的神经网络库Apache-2detectron22619KFAIR 下一代目标检测/分割平台Apache-2neon193.9KIntel Nervana 参考深度学习框架已标记 Apache-2Feature Engine165具备 sklearn 风格的功能的特征工程包BSD-3本组解读要点下降 ≠ 不优秀Matplotlib38和 Pillow35依然是全榜综合分最高的项目之一本期下降只是相对上一期的相对波动并不代表其质量滑坡。快照行内 star 数15K / 9.1K依旧是顶级水平。 标记与下降叠加neon行内同时出现 与 12 个月无活动说明该项目已进入“死亡/停更”判定综合分随之下滑是自然结果。同样地相邻周报中也能看到NearPy等以 标记出现在下降名单。许可证风险标记 ❗️Pillow 的许可证显示为❗️PIL非标准 OSI 许可这正是 README 中「❗️ Warninge.g. missing/risky license」语义的实例在选型做合规评估时应额外留意。高 star 大项目也在下降名单detectron219K、fairseq15K说明即便是热门研究框架若当期代码提交或包管理指标放缓同样会进入 进一步印证趋势判断基于综合指标而非单一 star。五、➕ Added Projects本期新入榜的 2 个项目对应快照原文 “Projects that were recently added to this best-of list” 部分完整保留两个新增条目项目评分分层⭐ Star一句话定位许可证TSFEL20310直观的时间序列特征提取库BSD-3whylogs18610端到端数据与 ML 监控的开源标准可任意规模、任意基础设施部署Apache-2新增项目意味着它们通过了本仓库的入榜门槛。在 projects.yaml 的configuration中可以看到当前榜单的硬性过滤条件正是这两者能够“入榜”的依据configuration: min_stars: 300 require_github: True max_trending_projects: 10 allowed_licenses: [ Unlicense, Apache-2.0, MIT, BSD-3-Clause, BSD-2-Clause, ISC, MPL-2.0, LGPL-2.1 ] markdown_header_file: config/header.md markdown_footer_file: config/footer.md projects_history_folder: historyTSFEL310 ⭐与 whylogs610 ⭐均满足min_stars: 300的底线两者许可证分别为 BSD-3-Clause 与 Apache-2.0均位于allowed_licenses白名单内新增项目在 CSV 明细中new_addition字段被标记为True见 history/2021-11-17_projects.csv 中 TSFEL 与 whylogs 两行可用于程序化筛选本期新增。六、趋势机制与数据来源说明本仓库作为 best-of 系列榜单其数据采集与 Markdown 生成由外部最佳实践工具链支撑详见 CONTRIBUTING.md 中关于 metadata collection 与 markdown generation 的说明。从仓库自身文件可以确认的机制包括榜单过滤由projects.yaml的configuration控制包括最低 star 数、是否要求 GitHub 仓库、许可证白名单、单期最多展示的 trending 项目数max_trending_projects: 10以及历史快照存放目录projects_history_folder: history。分类体系projects.yaml的categories定义了从ml-frameworks、data-viz、nlp、image到nn-search、probabilistics、gpu-utilities等 30 分类及其子标题。Trending 名单中的 PyOD、Milvus、einops 等分属others、nn-search、ml-frameworks等不同类别说明趋势变化是跨全类别扫描得到的而非局限于某一领域。页面模板config/header.md 与 config/footer.md 定义了榜单页首尾模板其中使用{project_count}、{stars_count}、{category_count}等占位符说明changes.md快照与 README 主榜单一样都是由元数据自动渲染生成的人工不直接维护 Markdown。贡献入口若要为榜单添加或更新项目不应直接改 README而应修改 projects.yaml新增示例格式见 CONTRIBUTING.md或通过 issue / PR 提交随后由生成流程产出新的快照与榜单。七、如何把这份周报用起来基于以上解读可以把history/2021-11-17_changes.md当作一个实用的“选型与监控”工具给出三条可直接执行的使用方式纵向对比相邻快照将 history/2021-11-17_changes.md 与上一期2021-11-09 或更早和下一期如 history/2021-12-02_changes.md对比观察同一项目是否连续多期出现在 或 名单。连续上升通常代表项目处于良性增长期连续下降或出现 标记则提示应评估其维护健康度。交叉核对 CSV 明细对某个趋势条目感兴趣时在同目录2021-11-17_projects.csv中按github_id或name检索可进一步核对 star/fork/issue/下载量/最近发版等原始指标判断趋势是来自 GitHub 活动还是包分发层面。结合配置理解榜单口径阅读 projects.yaml 的configuration与 README.md 的 Explanation可以明确榜单入榜门槛、许可证合规要求与各图标的准确含义避免把「综合分趋势」误读为「star 排名」。说明本文所述评分与标记语义、配置项、文件路径均以当前仓库实际内容为准各项目的具体指标为 2021-11-17 时间点的历史快照数据后续周报可能发生变化。赞分享文档知识库机器学习【免费下载链接】best-of-ml-python A ranked list of awesome machine learning Python libraries. Updated weekly.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/be/best-of-ml-python点击查看免费下载相关推荐解读 best-of-ml-python 2022-07-07 期趋势报告ML Python 库质量评分涨跌全解析解读 best of ml python 2022 07 07 期趋势报告ML Python 库质量评分涨跌全解析 本篇指南围绕 best of ml pyt文档知识库机器学习解读 best-of-ml-python 周报2021-03-11 趋势快照与项目质量评分机制解读 best of ml python 周报2021 03 11 趋势快照与项目质量评分机制 best of ml python 是一个按项目质量评分文档知识库机器学习best-of-ml-python 周报解析2021-02-18 机器学习 Python 库排名趋势与新增项目全景解读best of ml python 周报解析2021 02 18 机器学习 Python 库排名趋势与新增项目全景解读 best of ml python 是文档知识库机器学习上一篇wmbusmeters 完整教程智能仪表数据采集终极指南下一篇SkinsRestorerMinecraft服务器皮肤管理解决方案深度解析创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 2021-11-17 best-of-ml-python 周更报告解读：趋势涨跌与新增项目全解析
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与标记语义在逐条解读之前先明确榜单的评分与标记体系。仓库主文档 README.md 明确指出All projects are ranked by a project-quality score, which is calculated based on various metrics automatically collected from GitHub and different package managers.即project-quality score 是一个综合质量分由自动化采集的 GitHub 指标star、fork、issue、提交活动等与包管理器指标PyPI/conda/Docker 的下载量、发版时间、被依赖项目数等加权计算而来而不是单一的 star 数排序。这也是为什么快照中会出现「⭐ 5K 但只排 29」与「⭐ 15K 却 」同时存在的现象——榜单看的是综合分变化不是 star 绝对值。榜单中各图标的官方语义可从 README.md 的 Explanation 一节确认标记含义Combined project-quality score综合质量分分层最高⭐️Star count from GitHubNew project创建不足 6 个月Inactive project6 个月无活动Dead project12 个月无活动Project is trending up or down综合分较上期上升/下降➕Project was recently added本期新增入榜❗️Warning例如许可证缺失或有风险 / / / ⏱️ / / 贡献者数 / fork 数 / issue 数 / 包管理器更新时间 / 下载量 / 被依赖项目数此外快照行内还会出现框架徽标图片如 TensorFlow、scikit-learn、PyTorch、MXNet、Spark、Jupyter、PaddlePaddle、pandas 等用于标注项目与哪个主流生态强相关。在 2021-11-17 的快照中你可以在 Trending 名单里看到category_encoderssklearn 徽标、accelerate与CausalNexPyTorch 徽标等示例。三、 Trending Up本期综合分上升的 10 个项目本小节对应快照原文的 “Projects that have a higher project-quality score compared to the last update” 部分完整保留全部 10 个条目。上升的可能原因原文即已说明下载量上升或代码活动增多increased downloads or code activity。项目评分分层⭐ Star一句话定位许可证PyOD315K可扩展的异常/离群点检测 Python 工具箱BSD-2einops303.9K为 PyTorch/TensorFlow/JAX 等重新设计的深度学习张量运算MITcategory_encoders301.8Ksklearn 兼容的分类变量编码库BSD-3Milvus298.8K用于 embedding 相似度检索的开源向量数据库Apache-2Cython BLIS29180自包含、无系统依赖的快速矩阵乘法 Python 库BSD-3Core ML Tools272.4KCore ML 模型的转换、编辑与校验工具集BSD-3accelerate252K简化 PyTorch 多 GPU/TPU 训练与使用的轻量封装Apache-2CausalNex241.4K帮助数据科学家推断因果关系的 Python 库Apache-2iterative-stratification22610面向多标签数据的迭代分层交叉验证器BSD-3aim201.7K易用高性能的开源实验追踪器Apache-2几条值得注意的观察点可与同目录 CSV 明细相互印证榜首 PyOD 以 31 领跑它是上期以来综合分上升最明显的项目。异常检测Anomaly Detection工具在这一时期处于活跃期其 5K star 与持续的版本发布CSV 中可见 2021-10-27 发布 0.9.5共同推动了综合分上升。einops 与 category_encoders 并列 30前者是深度学习社区流行的张量重排语法糖一行代码替代大量 reshape/transpose后者则填补了 sklearn 在类别特征编码上的空白两者在本期属于“下载量/代码活动双升”的典型。Milvus 的 star 数8.8K与评分29并不匹配最高分这恰好印证了前面提到的「综合分 ≠ star 绝对值」——大 star 项目只有在包下载、发版节奏、issue 处理等维度同时健康时综合分才会排在最高层。标记组合里accelerate与CausalNex同时带 PyTorch 徽标说明它们与 PyTorch 生态强绑定适合 PyTorch 用户优先关注。四、 Trending Down本期综合分下降的 10 个项目对应快照原文 “Projects that have a lower project-quality score compared to the last update” 部分下降的可能原因原文同样给出下载量或代码活动下降decreased downloads or code activity。项目评分分层⭐ Star一句话定位许可证Matplotlib3815KmatplotlibPython 绘图Python-2.0Pillow359.1K友好的 PIL 分支Python 图像库❗️PILDVC308.9K数据版本控制Git for Data Models、ML 实验管理Apache-2folium295.5KPython 数据 Leaflet.js 地图MITwandb client293.5K机器学习实验可视化与追踪工具CLI Python APIMITfairseq2715KFacebook AI Research 的序列到序列工具包MITSonnet279.1K基于 TensorFlow 的神经网络库Apache-2detectron22619KFAIR 下一代目标检测/分割平台Apache-2neon193.9KIntel Nervana 参考深度学习框架已标记 Apache-2Feature Engine165具备 sklearn 风格的功能的特征工程包BSD-3本组解读要点下降 ≠ 不优秀Matplotlib38和 Pillow35依然是全榜综合分最高的项目之一本期下降只是相对上一期的相对波动并不代表其质量滑坡。快照行内 star 数15K / 9.1K依旧是顶级水平。 标记与下降叠加neon行内同时出现 与 12 个月无活动说明该项目已进入“死亡/停更”判定综合分随之下滑是自然结果。同样地相邻周报中也能看到NearPy等以 标记出现在下降名单。许可证风险标记 ❗️Pillow 的许可证显示为❗️PIL非标准 OSI 许可这正是 README 中「❗️ Warninge.g. missing/risky license」语义的实例在选型做合规评估时应额外留意。高 star 大项目也在下降名单detectron219K、fairseq15K说明即便是热门研究框架若当期代码提交或包管理指标放缓同样会进入 进一步印证趋势判断基于综合指标而非单一 star。五、➕ Added Projects本期新入榜的 2 个项目对应快照原文 “Projects that were recently added to this best-of list” 部分完整保留两个新增条目项目评分分层⭐ Star一句话定位许可证TSFEL20310直观的时间序列特征提取库BSD-3whylogs18610端到端数据与 ML 监控的开源标准可任意规模、任意基础设施部署Apache-2新增项目意味着它们通过了本仓库的入榜门槛。在 projects.yaml 的configuration中可以看到当前榜单的硬性过滤条件正是这两者能够“入榜”的依据configuration: min_stars: 300 require_github: True max_trending_projects: 10 allowed_licenses: [ Unlicense, Apache-2.0, MIT, BSD-3-Clause, BSD-2-Clause, ISC, MPL-2.0, LGPL-2.1 ] markdown_header_file: config/header.md markdown_footer_file: config/footer.md projects_history_folder: historyTSFEL310 ⭐与 whylogs610 ⭐均满足min_stars: 300的底线两者许可证分别为 BSD-3-Clause 与 Apache-2.0均位于allowed_licenses白名单内新增项目在 CSV 明细中new_addition字段被标记为True见 history/2021-11-17_projects.csv 中 TSFEL 与 whylogs 两行可用于程序化筛选本期新增。六、趋势机制与数据来源说明本仓库作为 best-of 系列榜单其数据采集与 Markdown 生成由外部最佳实践工具链支撑详见 CONTRIBUTING.md 中关于 metadata collection 与 markdown generation 的说明。从仓库自身文件可以确认的机制包括榜单过滤由projects.yaml的configuration控制包括最低 star 数、是否要求 GitHub 仓库、许可证白名单、单期最多展示的 trending 项目数max_trending_projects: 10以及历史快照存放目录projects_history_folder: history。分类体系projects.yaml的categories定义了从ml-frameworks、data-viz、nlp、image到nn-search、probabilistics、gpu-utilities等 30 分类及其子标题。Trending 名单中的 PyOD、Milvus、einops 等分属others、nn-search、ml-frameworks等不同类别说明趋势变化是跨全类别扫描得到的而非局限于某一领域。页面模板config/header.md 与 config/footer.md 定义了榜单页首尾模板其中使用{project_count}、{stars_count}、{category_count}等占位符说明changes.md快照与 README 主榜单一样都是由元数据自动渲染生成的人工不直接维护 Markdown。贡献入口若要为榜单添加或更新项目不应直接改 README而应修改 projects.yaml新增示例格式见 CONTRIBUTING.md或通过 issue / PR 提交随后由生成流程产出新的快照与榜单。七、如何把这份周报用起来基于以上解读可以把history/2021-11-17_changes.md当作一个实用的“选型与监控”工具给出三条可直接执行的使用方式纵向对比相邻快照将 history/2021-11-17_changes.md 与上一期2021-11-09 或更早和下一期如 history/2021-12-02_changes.md对比观察同一项目是否连续多期出现在 或 名单。连续上升通常代表项目处于良性增长期连续下降或出现 标记则提示应评估其维护健康度。交叉核对 CSV 明细对某个趋势条目感兴趣时在同目录2021-11-17_projects.csv中按github_id或name检索可进一步核对 star/fork/issue/下载量/最近发版等原始指标判断趋势是来自 GitHub 活动还是包分发层面。结合配置理解榜单口径阅读 projects.yaml 的configuration与 README.md 的 Explanation可以明确榜单入榜门槛、许可证合规要求与各图标的准确含义避免把「综合分趋势」误读为「star 排名」。说明本文所述评分与标记语义、配置项、文件路径均以当前仓库实际内容为准各项目的具体指标为 2021-11-17 时间点的历史快照数据后续周报可能发生变化。赞分享文档知识库机器学习【免费下载链接】best-of-ml-python A ranked list of awesome machine learning Python libraries. 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