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Python 数据科学软件的最佳策划清单

🛠 全功能网页 IDE，专为机器学习与数据科学设计

一个桌面应用，用于查看和分析表格数据

ROOT 的官方仓库：以科学方式分析、存储和可视化大数据

从各种互联网来源提取数据到 pandas DataFrame。

Tableau 的开源替代方案。可嵌入的视觉分析

美观、开源、基于 WebGPU 的图表库

针对时间序列数据的异常检测工具与数据集清单

一款令人愉悅的機器學習工具，讓您無需編寫代碼即可訓練、測試和使用模型

小型金融知识图谱构建流程（neo4j / python / cypher / KG）

用一行代码可视化并比较数据集、目标值与关联。

Apache DevLake 是一个开源的开发数据平台，用于收集、分析和可视化来自 DevOps 工具的碎片化数据，从中提取洞察以提升工程卓越性、开发者体验和社区成长。

100 数据谜题 for pandas, ranging from short and simple to super tricky (60% complete)

Deepnote 是 Jupyter 的直接替代方案，采用 AI 优先设计、时尚的 UI、全新区块和原生数据集成。在您喜爱的 IDE 中在本地使用 Python、R 和 SQL，然后扩展到 Deepnote 云端进行实时协作、使用 Deepnote 智能体和可部署的数据应用程序。https://deepnote.com/

用现代 C++ 的 C++ DataFrame 进行统计、金融与机器学习分析

为人类与 AI 代理打造的最快商业智能工具。

一个用于隐私保护数据分析与机器学习的统一框架

帮助你更快编写代码的 Jupyter 扩展：具备上下文感知功能的 AI 聊天、自动完成与电子表格

Apache Hamilton 帮助数据科学家和工程师定义可测试、模块化、自文档化的数据流，并编码血缘/追踪与元数据。可在任何 Python 执行的环境中执行与扩展。

以 Python 为特色的线性代数讲义。这一系列讲义将带你了解所有建立数据科学或高级量化技能基础的必备概念。适合统计学家/计量经济学家、量化分析师、数据科学家等，在 Python 计算与可视化的辅助下快速复习线性代数。

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机器学习算法速度提升 2-2000 倍，内存占用减少 50%，支持新旧所有硬件。

ArcticDB 是一个专为 Python 数据科学生态系统打造的高性能、无服务器 DataFrame 数据库。

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在浏览器中进行即时、离线且由 SQL 驱动的数据可视化

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Jupyter Notebooks 的现代化替代方案