TIGRAMITE –时间序列数据集的因果发现 版本4.2 （Python软件包） 一般注意事项 Tigramite是一个因果时间序列分析python软件包。 它允许从高维时间序列数据集中有效地重构因果图，并对获得的因果相关性进行建模，以进行因果中介和预测分析。 因果发现基于适用于离散或连续值时间序列的线性以及非参数条件独立性测试。 还包括用于高质量结果图的功能。 请根据您使用的方法引用以下论文： PCMCI：J。Runge，P。Nowack，M。Kretschmer，S。Flaxman，D。Sejdinovic，在大型非线性时间序列数据集中检测和量化因果关联。 科学进阶5，eaau4996（2019）。 PCMCI +：J. Runge（2020）：在自相关的非线性时间序列数据集中发现同期和滞后的因果关系。 对不确定性的第36届学术会议论文集人工智能，UAI 2020年，加拿大多伦

OdooRPC OdooRPC是一个Python软件包，提供了一种通过RPC来试用Odoo服务器的简便方法。 支持的功能： 使用类似于服务器端API的API访问所有数据模型方法（甚至browse ）， 将命名参数与模型方法一起使用， 用户上下文自动发送，为国际化提供支持， 浏览记录， 执行工作流程， 管理数据库， 报告下载， JSON-RPC协议（支持SSL）， 它是如何工作的？ 见下文： import odoorpc # Prepare the connection to the server odoo = odoorpc . ODOO ( 'localhost' , port = 8069 ) # Check available databases print ( odoo . db . list ()) # Login odoo . login ( 'db_

Meanshift的matlab代码PyMeanShift 是一个 Python 模块/扩展，用于使用均值偏移算法分割图像。 PyMeanShift 模块/扩展被设计为使用 Numpy 数组，这使其与 OpenCV 模块“cv2”和 PIL 模块兼容。 均值偏移算法及其 C++ 实现由 Chris M. Christoudias 和 Bogdan Georgescu 编写。 PyMeanShift 扩展为使用 Numpy 数组的 meanshift C++ 实现提供了 Python 接口。 有关更多信息，请参阅 上的 wiki 页面。 安装说明可以在 wiki 页面上找到。 维基页面上提供了具有不同参数值的均值偏移图像分割的示例。 使用 OpenCV 的代码示例： import cv2 import pymeanshift as pms original_image = cv2 . imread ( "example.png" ) ( segmented_image , labels_image , number_regions ) = pms . segment ( original

解决python模块错误c++14.0 is required. microsoft visual c++ 14.0 is required问题解决办法

露天街 Python模块可使用通用的蓝牙LE接口从Myo臂章中获取数据。 安装及使用 该模块可与通用的蓝牙LE天线配合使用（例如CSR V4.0，Cambridge Silicon Radio或Raspberry Pi 3 / Raspberry Pi Zero W中集成的蓝牙接口）。 该模块无法使用Myo臂带随附的Bluetooth天线，因为它使用了Bluegiga的专有协议。 此模块需要 Python模块才能工作。 要安装它，请运行： $ sudo pip install bluepy 使用bluepy模块的所有代码都必须以root权限运行。 要运行示例代码，请执行： $ sudo python main.py Open myo模块仅可在Linux上使用，因为bluepy模块仅可用于Linux。 致谢 感谢和 ，因为您的Dongleless-myo代码（和）已作为该项目的起点

可爱的Python_模块篇.pdf

matplotlib-3.3.2-cp39-cp39-win_amd64.whl python39

脂蛋白 概括 LFPy是一个Python模块，用于根据多室神经元模型计算细胞外电位。 它依靠NEURON模拟器（ ）并使用Python接口（ ）提供。 最新变化 刚刚更新了LFPy？ 请检查最新的发行说明： : 用法 用LFPy建立的多室神经元模型的细胞外电位的基本模拟： >>> # import modules >>> import LFPy >>> from LFPy import Cell, Synapse, LineSourcePotential >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> # create Cell >>> cell = Cell(morphology=''.join(LFPy.__path__ + >>> ['

PyARINC429 PyARINC429提供了用于组织和解释ARINC 429数据协议指定的数字信息的对象类型。 它支持二进制编码的十进制（BCD），二进制数表示（BNR）和离散字类型的基本编码，解码和验证。 它还支持混合的BCD /离散数据和BNR /离散数据。 PyARINC429是使用Python 3.5开发的。 用法示例 BCD >> > word = arinc429 . Word () >> > word . label = 0o1 >> > encoded_vhf1_freq = arinc429 . BCD ( 121.5 , resolution = 0.1 ) >> > bit_field = arinc429 . DataField ( 11 , 29 , encoded_vhf1_freq ) >> > bit_field DataField ( lsb =

Seglearn Seglearn是用于机器学习时间序列或序列的python软件包。 它提供了用于分割，特征提取，特征处理和最终估计器的集成管道。 Seglearn提供了一种灵活的方法来处理多元时间序列和相关的上下文（元）数据，以进行分类，回归和预测问题。 提供了使用经典机器学习和深度学习模型的学习时间序列的支持和示例。 它与兼容。 文献资料 安装文档，API文档和示例可在找到。 依存关系 seglearn经过测试可在Python 3.5下工作。 依赖关系要求基于最新的scikit-learn版本： scipy（> = 0.17.0） numpy（> = 1.11.0） scikit学习（> = 0.21.3） 此外，要运行示例，您需要： matplotlib（> = 2.0.0） 神经网络示例的keras（> = 2.1.4） 大熊猫 为了运行测试用例，您需要： pyt