颜色分类leetcode SuSi：Python 中的监督自组织地图 用于无监督、监督和半监督自组织映射 (SOM) 的 Python 包 描述 我们展示了 Python 的 SuSi 包。 它包括用于无监督、监督和半监督任务的全功能 SOM： SOMClustering：用于聚类的无监督 SOM SOMRegressor：（半）监督回归 SOM SOMClassifier：（半）监督分类 SOM 执照： 作者： 引文： 查看和在文件中 文档： 安装： 纸： 安装 点 pip3 install susi conda conda install -c conda-forge susi 可以在 中找到更多信息。 例子 可以在 中找到代码示例的集合。 可以在此处找到作为 Jupyter Notebook 的代码示例： 常见问题 我应该如何设置 SOM 的初始超参数？ 有关超参数的更多详细信息，请参见 。 如何优化超参数？ SuSi 超参数可以优化，例如，使用 ，因为 SuSi 包是根据几个 scikit-learn 指南开发的。 引文 包含两个参考的 bibtex 文件在 . 纸： FM R

DNF (Dandified Yum) 是基于 YUM 和 libsolv 的 Python 包管理工具。DNF 使用 RPM, libsolv 和 hawkey 进行 包管理；使用 librepo 进行元数据处理和包下载；使用 libcomps 处理 comps 数据。  使用：sudo cat << 'EOF' > /etc/yum.repos.d/dnf-nightly.repo [dnf-nightly] name=DNF nightly $releasever - $basearch baseurl=http://jenkins.cloud.fedoraproject.org/job/DNF/lastSuccessfulBuild/artifact/fedora-$releasever-$basearch-build enabled=1 EOF

xarray 是一个开源 Python 包，让多维数组处理更加简单、高效并有趣 xarray：ND 标记数组和数据集 xarray（以前称为 xray）是一个开源项目和 Python 包，它使处理标记多维数组变得简单、高效且有趣！ Xarray 在原始 NumPy 类数组之上以维度、坐标和属性的形式引入标签，从而提供更直观、更简洁且不易出错的开发人员体验。 该软件包包括一个庞大且不断增长的领域无关函数库，用于使用这些数据结构进行高级分析和可视化。 Xarray 受到熊猫的启发并大量借鉴，熊猫是一种流行的数据分析包，专注于标记的表格数据。 它特别适用于处理作为 xarray 数据模型来源的 netCDF 文件，并与 dask 紧密集成以进行并行计算。 为什么是xarray？ 多维（又名 N 维，ND）数组（有时称为“张量”）是计算科学的重要组成部分。 它们在广泛的领域中遇到，包括物理学、天文学、地球科学、生物信息学、工程、金融和深度学习。 在 Python 中，NumPy 提供了用于处理原始 ND 数组的基本数据结构和 API。 然而，现实世界的数据集通常不仅仅是原始数

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Python-3.6.8.tar.xz

svgwrite 该软件包处于维护模式，不会添加任何新功能，不会更改行为，仅会合并错误修正。 抽象的 用于创建SVG图纸的Python库。 一个简单的例子： import svgwrite dwg = svgwrite.Drawing('test.svg', profile='tiny') dwg.add(dwg.line((0, 0), (10, 0), stroke=svgwrite.rgb(10, 10, 16, '%'))) dwg.add(dwg.text('Test', insert=(0, 0.2), fill='red')) dwg.save() 有关更多示例，请参见：examples.py 顾名思义，svgwrite会创建新的SVG工程图，它不会读取现有工程图，也不会导入现有工程图，但是您始终可以通过实体包含其他SVG工程图。 安装 带点子： pi

差异 该软件包用于数值计算分数导数和积分（微积分）。 可以使用多种不同的积分定义选项，包括Grunwald-Letnikov（GL），“改进的” Grunwald-Letnikov（GLI），Riemann-Liouville（RL）和Caputo（即将推出！）。 通过API，您可以在一个点或一组函数值上计算差分积分。 动机 分数分数微积分的现成易用代码几乎没有。 当前可用的功能通常是更大包装中的智能部件，或者仅提供一种数值算法。 Differentint软件包提供了多种算法来计算差分积分，并提供了与广义二项式系数有关的一些辅助功能。 安装 该项目需要Python 3+和NumPy才能运行。 使用pip从Python打包索引（ ）进行安装很简单。 pip install differint 包含文件 核心文件 描述 differentint / differint.py 包含分数微分和积分算法。 测试/ test.py 包含所有单元测试的测试套件。 以上两个文件都有对应的__init__.py文件。 设定档 描述 .gitignore git push / pull请

烟斗 这是什么？ 该python软件包模仿了EEGLAB / ERPLAB的功能。 安装 要使用此软件包，请在终端上运行以下命令： pip install git + git : // github . com / mattpontifex / eegpipe . git import eegpipe eegpipe . version () 功能清单 这些功能简化了EEGLAB的通用实用程序或模拟部分。 checkdefaultsettings ：该函数将根据列表检查输入并从列表中返回值。 如果输入False，则它将列表中的第一个元素作为默认选项返回。 textvalue = 'APPLES' textvalue = eegpipe . checkdefaultsettings ( textvalue , [ 'oranges' ,

xmlr：用于解析非常大的XML文件的Python包