Python库，用于分析时间序列数据，包括降维、聚类和马尔可夫模型估计。

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元数据
  • 作者： Moritz Hoffmann, Martin Scherer, Tim Hempel, Andreas Mardt, Maaike Galama, Brian de Silva, Brooke Husic, Stefan Klus, Hao Wu, Nathan Kutz, Steven Brunton, Frank Noé
  • 标签 马尔可夫模型, 隐马尔可夫模型, 时间序列分析, 协方差估计, Koopman算子, 一致集检测
  • 要求： Python >=3.8

项目描述

deeptime

License: LGPL v3 Build Status codecov DOI

Deeptime是一个通用的Python库，提供各种工具来估计基于时间序列数据的动态模型，包括传统的线性学习方法，如马尔可夫状态模型（MSMs）、隐马尔可夫模型（HMMs）和Koopman模型，以及VAMPnets和深度MSMs等核和深度学习方法。该库与scikit-learn高度兼容，为这些不同模型提供了一系列估计器类，但与scikit-learn相比，还提供了模型类，例如在MSM的情况下，提供多种分析方法来计算有趣的自由能、松弛时间和过渡路径等热力学、动力学量。

版本

建议通过conda安装，pip在本地上编译库。

conda-forge PyPI
conda install -c conda-forge deeptime pip install deeptime

文档：deeptime-ml.github.io.

构建最新trunk版本的包

使用pip与本地克隆和拉取依赖项

git clone https://github.com/deeptime-ml/deeptime.git

cd deeptime
pip install .

或直接在远程使用pip

pip install git+https://github.com/deeptime-ml/deeptime.git@main

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  • 要求： Python >=3.8

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上传时间： CPython 3.11 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

deeptime-0.4.4-cp311-cp311-macosx_11_0_arm64.whl (1.6 MB 查看哈希值)

上传时间： CPython 3.11 macOS 11.0+ ARM64

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上传时间： CPython 3.11 macOS 10.9+ x86-64

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上传时间： CPython 3.10 Windows x86-64

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上传时间： CPython 3.10 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

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上传时间： CPython 3.10 macOS 11.0+ ARM64

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上传时间： CPython 3.10 macOS 10.9+ x86-64

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上传时间： CPython 3.9 macOS 11.0+ ARM64

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上传时间： CPython 3.9 macOS 10.9+ x86-64

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上传时间： CPython 3.8 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

deeptime-0.4.4-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl (1.6 MB 查看哈希值)

上传时间 CPython 3.8 macOS 11.0+ ARM64

deeptime-0.4.4-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl (1.7 MB 查看哈希值)

上传时间 CPython 3.8 macOS 10.9+ x86-64

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