• GitHub (👨‍💻 490 · 🔀 2.3K · 📦 2.4M · 📋 3.4K - 3% 开放 · ⏱️ 27.10.2025):

  git clone https://github.com/python-pillow/Pillow
  

• PyPi (📥 220M / 月 · 📦 20K · ⏱️ 15.10.2025):

  pip install Pillow
  

• Conda (📥 62M · ⏱️ 28.10.2025):

  conda install -c conda-forge pillow
  

PyTorch Image Models (🥇42 · ⭐ 36K) - 最大的 PyTorch 图像编码器集合 /.. Apache-2

• GitHub (👨‍💻 180 · 🔀 5.1K · 📥 8.4M · 📦 62K · 📋 1K - 4% 开放 · ⏱️ 30.10.2025):

  git clone https://github.com/rwightman/pytorch-image-models
  

• PyPi (📥 11M / 月 · 📦 1.5K · ⏱️ 24.10.2025):

  pip install timm
  

• Conda (📥 470K · ⏱️ 24.10.2025):

  conda install -c conda-forge timm
  

torchvision (🥇42 · ⭐ 17K) - 针对计算机视觉的数据集、变换和模型。 BSD-3

• GitHub (👨‍💻 660 · 🔀 7.2K · 📥 41K · 📦 21 · 📋 3.8K - 30% 开放 · ⏱️ 27.10.2025):

  git clone https://github.com/pytorch/vision
  

• PyPi (📥 26M / 月 · 📦 8.4K · ⏱️ 15.10.2025):

  pip install torchvision
  

• Conda (📥 3.1M · ⏱️ 23.10.2025):

  conda install -c conda-forge torchvision
  

• GitHub (👨‍💻 190 · 🔀 1.9K · 📦 67K · 📋 1.7K - 3% 开放 · ⏱️ 25.09.2025):

  git clone https://github.com/Zulko/moviepy
  

• PyPi (📥 4.3M / 月 · 📦 1.2K · ⏱️ 21.05.2025):

  pip install moviepy
  

• Conda (📥 360K · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge moviepy
  

Kornia (🥇39 · ⭐ 11K) - 用于空间人工智能的几何计算机视觉库。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 300 · 🔀 1.1K · 📥 2.2K · 📦 17K · 📋 1K - 32% 开放 · ⏱️ 30.10.2025):

  git clone https://github.com/kornia/kornia
  

• PyPi (📥 3M / 月 · 📦 340 · ⏱️ 08.05.2025):

  pip install kornia
  

• Conda (📥 260K · ⏱️ 08.05.2025):

  conda install -c conda-forge kornia
  

• GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 330 · 📥 1.9K · 📦 180K · 📋 620 - 16% 开放 · ⏱️ 24.10.2025):

  git clone https://github.com/imageio/imageio
  

• PyPi (📥 36M / 月 · 📦 2.6K · ⏱️ 20.01.2025):

  pip install imageio
  

• Conda (📥 8.5M · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge imageio
  

• GitHub (👨‍💻 96 · 🔀 2.8K · 📦 8.4K · 📋 1.2K - 0% 开放 · ⏱️ 21.10.2025):

  git clone https://github.com/serengil/deepface
  

• PyPi (📥 280K / 月 · 📦 78 · ⏱️ 05.08.2025):

  pip install deepface
  

InsightFace (🥈37 · ⭐ 27K) - 最先进的 2D 和 3D 面部分析项目。 MIT

• GitHub (👨‍💻 67 · 🔀 5.7K · 📥 11M · 📦 4.8K · 📋 2.6K - 46% 开放 · ⏱️ 27.09.2025):

  git clone https://github.com/deepinsight/insightface
  

• PyPi (📥 350K / 月 · 📦 30 · ⏱️ 17.12.2022):

  pip install insightface
  

Albumentations (🥈36 · ⭐ 15K) - 快速且灵活的图像增强库。关于…的论文。 MIT

• GitHub (👨‍💻 170 · 🔀 1.7K · 📋 1.5K - 14% 开放 · ⏱️ 25.06.2025):

  git clone https://github.com/albumentations-team/albumentations
  

• PyPi (📥 4.6M / 月 · 📦 730 · ⏱️ 27.05.2025):

  pip install albumentations
  

• Conda (📥 340K · ⏱️ 28.05.2025):

  conda install -c conda-forge albumentations
  

• GitHub (👨‍💻 56 · 🔀 950 · 📦 610K · 📋 890 - 19% 开放 · ⏱️ 30.07.2025):

	git clone https://github.com/opencv/opencv-python
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/opencv-python) (📥 29M / 月 · 📦 1.5万 · ⏱️ 2025年7月7日):
	```
	pip install opencv-python
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/facebookresearch/detectron2">detectron2</a></b> (🥈第34名 ·  ⭐ 3.4万) - Detectron2 是一个用于目标检测、分割等任务的平台。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/facebookresearch/detectron2) (👨‍💻 280 · 🔀 7.5千 · 📦 2.6千 · 📋 3.6千 - 14% 开放 · ⏱️ 2025年10月27日):

	```
	git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/detectron2) (📦 13 · ⏱️ 2020年2月6日):
	```
	pip install detectron2
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/detectron2) (📥 82万 · ⏱️ 2025年6月2日):
	```
	conda install -c conda-forge detectron2
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/emcconville/wand">Wand</a></b> (🥈第34名 ·  ⭐ 1.5千) - 基于 ctypes 的简单 Python ImageMagick 绑定。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/emcconville/wand) (👨‍💻 110 · 🔀 200 · 📥 5.2万 · 📦 2.1万 · 📋 440 - 5% 开放 · ⏱️ 2025年10月6日):

	```
	git clone https://github.com/emcconville/wand
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/wand) (📥 220万 / 月 · 📦 260 · ⏱️ 2023年11月3日):
	```
	pip install wand
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/wand) (📥 18万 · ⏱️ 2025年4月22日):
	```
	conda install -c conda-forge wand
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/JohannesBuchner/imagehash">ImageHash</a></b> (🥈第32名 ·  ⭐ 3.7千) - 一个基于感知的 Python 图像哈希模块。 <code><a href="http://bit.ly/3rqEWVr">BSD-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/JohannesBuchner/imagehash) (👨‍💻 29 · 🔀 340 · 📦 1.8万 · 📋 150 - 15% 开放 · ⏱️ 2025年4月17日):

	```
	git clone https://github.com/JohannesBuchner/imagehash
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/ImageHash) (📥 560万 / 月 · 📦 270 · ⏱️ 2025年2月1日):
	```
	pip install ImageHash
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/imagehash) (📥 50万 · ⏱️ 2025年4月22日):
	```
	conda install -c conda-forge imagehash
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/lucidrains/vit-pytorch">vit-pytorch</a></b> (🥈第31名 ·  ⭐ 2.4万) - Vision Transformer 的实现，一种简单的方法来实现…… <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/lucidrains/vit-pytorch) (👨‍💻 24 · 🔀 3.4千 · 📦 21 · 📋 290 - 49% 开放 · ⏱️ 2025年10月28日):

	```
	git clone https://github.com/lucidrains/vit-pytorch
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/vit-pytorch) (📥 3.1万 / 月 · 📦 28 · ⏱️ 2025年10月27日):
	```
	pip install vit-pytorch
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg">PaddleSeg</a></b> (🥈第31名 ·  ⭐ 9.2千) - 易于使用的图像分割库，具有出色的预.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_78a8ec7dec20.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg) (👨‍💻 130 · 🔀 1.7千 · 📦 1.5千 · 📋 2.2千 - 0% 开放 · ⏱️ 2025年10月10日):

	```
	git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/paddleseg) (📥 3.8千 / 月 · 📦 7 · ⏱️ 2022年11月30日):
	```
	pip install paddleseg
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/obss/sahi">sahi</a></b> (🥈第31名 ·  ⭐ 4.9千) - 框架无关的切片/拼接推理 + 交互式 UI + 错误分析…… <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/obss/sahi) (👨‍💻 69 · 🔀 700 · 📥 4.3万 · 📦 1.9千 · ⏱️ 2025年10月28日):

	```
	git clone https://github.com/obss/sahi
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/sahi) (📥 14万 / 月 · 📦 43 · ⏱️ 2025年9月28日):
	```
	pip install sahi
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/sahi) (📥 12万 · ⏱️ 2025年9月29日):
	```
	conda install -c conda-forge sahi
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/lightly-ai/lightly">lightly</a></b> (🥈第31名 ·  ⭐ 3.6千) - 一个用于图像自监督学习的 Python 库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/lightly-ai/lightly) (👨‍💻 72 · 🔀 310 · 📦 510 · 📋 610 - 12% 开放 · ⏱️ 2025年9月25日):

	```
	git clone https://github.com/lightly-ai/lightly
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/lightly) (📥 19万 / 月 · 📦 20 · ⏱️ 2025年7月22日):
	```
	pip install lightly
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/mindee/doctr">doctr</a></b> (🥈第29名 ·  ⭐ 5.6千) - docTR（文档文本识别）是一个无缝、高… <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/mindee/doctr) (👨‍💻 68 · 🔀 580 · 📥 6.5百万 · 📋 440 - 6% 开放 · ⏱️ 2025年9月7日):

	```
	git clone https://github.com/mindee/doctr
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/python-doctr) (📥 2百万 / 月 · 📦 18 · ⏱️ 2025年7月9日):
	```
	pip install python-doctr
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection">PaddleDetection</a></b> (🥉第28名 ·  ⭐ 1.4万) - 基于 PaddlePaddle 的目标检测工具包。它… <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_78a8ec7dec20.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection) (👨‍💻 190 · 🔀 3千 · 📋 5.7千 - 17% 开放 · ⏱️ 2025年10月10日):

	```
	git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/paddledet) (📥 2.2千 / 月 · 📦 2 · ⏱️ 2022年9月19日):
	```
	pip install paddledet
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/ipazc/mtcnn">mtcnn</a></b> (🥉第27名 ·  ⭐ 2.4千 · 💤) - MTCNN 是一个用于 TensorFlow 的人脸检测实现，作为 PIP… <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/ipazc/mtcnn) (👨‍💻 15 · 🔀 530 · 📥 76 · 📦 9.2千 · 📋 130 - 37% 开放 · ⏱️ 2024年10月8日):

git clone https://github.com/ipazc/mtcnn
```

• PyPi (📥 21万/月 · 📦 73 · ⏱️ 2024年10月8日):

  pip install mtcnn
  

• Conda (📥 1.6万 · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge mtcnn
  

• GitHub (👨‍💻 150 · 🔀 410 · 📥 2.4万 · 📦 28 · 📋 3.4千 - 10% 开放 · ⏱️ 2025年9月24日):

  git clone https://github.com/CellProfiler/CellProfiler
  

• PyPi (📥 1.6千/月 · 📦 2 · ⏱️ 2024年9月16日):

  pip install cellprofiler
  

• GitHub (👨‍💻 35 · 🔀 150 · 📦 1.6千 · 📋 92 - 21% 开放 · ⏱️ 2025年8月5日):

  git clone https://github.com/luispedro/mahotas
  

• PyPi (📥 4.2万/月 · 📦 63 · ⏱️ 2024年7月17日):

  pip install mahotas
  

• Conda (📥 79万 · ⏱️ 2025年10月21日):

  conda install -c conda-forge mahotas
  

Image Deduplicator (🥉第26名 · ⭐ 5.5K) - 轻松查找重复图片！ Apache-2

• GitHub (👨‍💻 19 · 🔀 460 · 📥 29 · 📦 200 · 📋 140 - 25% 开放 · ⏱️ 2025年8月15日):

  git clone https://github.com/idealo/imagededup
  

• PyPi (📥 6.9万/月 · 📦 29 · ⏱️ 2025年8月15日):

  pip install imagededup
  

tensorflow-graphics (🥉第26名 · ⭐ 2.8K · 💤) - TensorFlow Graphics：可微分的图形层。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 39 · 🔀 370 · 📋 240 - 60% 开放 · ⏱️ 2025年2月3日):

  git clone https://github.com/tensorflow/graphics
  

• PyPi (📥 6.1万/月 · 📦 11 · ⏱️ 2021年12月3日):

  pip install tensorflow-graphics
  

• GitHub (👨‍💻 32 · 🔀 260 · 📥 360 · 📦 340 · 📋 180 - 16% 开放 · ⏱️ 2025年4月30日):

  git clone https://github.com/tryolabs/norfair
  

• PyPi (📥 4.4万/月 · 📦 9 · ⏱️ 2025年4月30日):

  pip install norfair
  

• GitHub (👨‍💻 17 · 🔀 53 · 📦 1.2千 · 📋 670 - 29% 开放 · ⏱️ 2025年9月4日):

  git clone https://github.com/libvips/pyvips
  

• PyPi (📥 19万/月 · 📦 94 · ⏱️ 2025年4月28日):

  pip install pyvips
  

• Conda (📥 26万 · ⏱️ 2025年9月4日):

  conda install -c conda-forge pyvips
  

pytorchvideo (🥉第25名 · ⭐ 3.5K) - 用于视频理解研究的深度学习库。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 59 · 🔀 420 · 📋 210 - 50% 开放 · ⏱️ 2025年10月27日):

  git clone https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo
  

• PyPi (📥 5.3万/月 · 📦 24 · ⏱️ 2022年1月20日):

  pip install pytorchvideo
  

MMF (🥉第24名 · ⭐ 5.6K) - 一个模块化的视觉与语言多模态研究框架，来自… BSD-3

• GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 920 · 📦 23 · 📋 690 - 21% 开放 · ⏱️ 2025年4月24日):

  git clone https://github.com/facebookresearch/mmf
  

• PyPi (📥 190/月 · 📦 1 · ⏱️ 2020年6月12日):

  pip install mmf
  

• GitHub (👨‍💻 32 · 🔀 250 · 📦 7 · 📋 200 - 35% 开放 · ⏱️ 2025年5月6日):

  git clone https://github.com/google-research/kubric
  

• PyPi (📥 6.6万/月 · ⏱️ 2023年12月27日):

  pip install kubric-nightly
  

• GitHub (👨‍💻 41 · 🔀 130 · 📋 570 - 10% 开放 · ⏱️ 2024年10月31日):

  git clone https://github.com/airctic/icevision
  

• PyPi (📥 2.3万/月 · 📦 6 · ⏱️ 2022年2月10日):

  pip install icevision
  

PySlowFast (🥉第21名 · ⭐ 7.2K) - PySlowFast：来自FAIR的视频理解代码库，用于… Apache-2

• GitHub (👨‍💻 35 · 🔀 1.2千 · 📦 23 · 📋 720 - 59% 开放 · ⏱️ 2025年10月27日):

	git clone https://github.com/facebookresearch/SlowFast
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/pyslowfast) (下载量：22次/月 · 发布时间：2020年1月15日):
	```
	pip install pyslowfast
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/idealo/image-super-resolution">图像超分辨率</a></b> (🥉第21名 · ⭐ 4.8K · 💤) - 超级放大你的图像，并用.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> 许可证进行实验 <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/idealo/image-super-resolution) (贡献者：11人 · 分支：760个 · 文件数：220个 - 48%为开放状态 · 发布时间：2024年12月18日):

	```
	git clone https://github.com/idealo/image-super-resolution
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/ISR) (下载量：3.9K次/月 · 包数量：5个 · 发布时间：2020年1月8日):
	```
	pip install ISR
	```
- [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/idealo/image-super-resolution-gpu) (下载量：290次 · ⭐ 1星 · 发布时间：2019年4月1日):
	```
	docker pull idealo/image-super-resolution-gpu
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/jasmcaus/caer">Caer</a></b> (🥉第21名 · ⭐ 800) - 一个轻量级的计算机视觉库。扩展你的模型，而非重复代码。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> 许可证</summary>

- [GitHub](https://github.com/jasmcaus/caer) (贡献者：8人 · 分支：110个 · 下载量：48次 · 发布时间：2025年8月11日):

	```
	git clone https://github.com/jasmcaus/caer
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/caer) (下载量：3.8K次/月 · 包数量：3个 · 发布时间：2025年8月11日):
	```
	pip install caer
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/google-research/scenic">scenic</a></b> (🥉第16名 · ⭐ 3.7K) - Scenic：用于计算机视觉研究及其他领域的 Jax 库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> 许可证 <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_7c56c4b141f9.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/google-research/scenic) (贡献者：95人 · 分支：460个 · 文件数：400个 - 70%为开放状态 · 发布时间：2025年8月6日):

	```
	git clone https://github.com/google-research/scenic
	```
</details>
<details><summary>显示30个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/scikit-image/scikit-image">scikit-image</a></b> (🥇41 ·  ⭐ 6.4K · 📈) - Python中的图像处理。 <code>❗未授权</code>
- <b><a href="https://github.com/glfw/glfw">glfw</a></b> (🥈38 ·  ⭐ 14K) - 一个用于OpenGL、OpenGL ES、Vulkan、窗口和输入的跨平台库。 <code><a href="https://tldrlegal.com/search?q=Zlib">❗️Zlib</a></code>
- <b><a href="https://github.com/open-mmlab/mmdetection">MMDetection</a></b> (🥈37 ·  ⭐ 32K · 💀) - OpenMMLab检测工具箱和基准测试。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/aleju/imgaug">imgaug</a></b> (🥈36 ·  ⭐ 15K · 💀) - 用于机器学习实验的图像增强库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/ageitgey/face_recognition">Face Recognition</a></b> (🥈35 ·  ⭐ 56K · 💀) - 全球最简单的Python人脸识别API。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/PyImageSearch/imutils">imutils</a></b> (🥈31 ·  ⭐ 4.6K · 💀) - 一系列方便函数，用于简化基本图像处理。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/facebookresearch/pytorch3d">PyTorch3D</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 9.6K) - PyTorch3D是FAIR提供的可重用组件库，用于…… <code>❗未授权</code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI">imageai</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 8.8K · 💀) - 一个旨在帮助开发者构建应用的Python库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/1adrianb/face-alignment">Face Alignment</a></b> (🥉28 ·  ⭐ 7.4K · 💀) - 基于PyTorch构建的2D和3D人脸对齐库。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/dmlc/gluon-cv">GluonCV</a></b> (🥉27 ·  ⭐ 5.9K · 💀) - Gluon CV工具包。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_d6190f0fd4a7.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/mdbloice/Augmentor">Augmentor</a></b> (🥉27 ·  ⭐ 5.1K · 💀) - 用于机器学习的Python图像增强库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/abhiTronix/vidgear">vidgear</a></b> (🥉27 ·  ⭐ 3.6K · 💀) - 一款高性能的跨平台视频处理Python库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/chainer/chainercv">chainercv</a></b> (🥉27 ·  ⭐ 1.5K · 💀) - ChainerCV：计算机视觉深度学习库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/timesler/facenet-pytorch">facenet-pytorch</a></b> (🥉26 ·  ⭐ 5K · 💀) - 预训练的PyTorch人脸检测（MTCNN）和面部…… <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/uploadcare/pillow-simd">Pillow-SIMD</a></b> (🥉25 ·  ⭐ 2.2K · 💀) - 友好的PIL分支。 <code><a href="https://tldrlegal.com/search?q=PIL">❗️PIL</a></code>
- <b><a href="https://github.com/Layout-Parser/layout-parser">layout-parser</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 5.6K · 💀) - 一个基于深度学习的文档图像统一工具包。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/qubvel/segmentation_models">segmentation_models</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 4.9K · 💀) - 具有预训练骨干网络的分割模型。 Keras…… <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/libffcv/ffcv">ffcv</a></b> (🥉23 ·  ⭐ 3K · 💀) - FFCV：快速前进的计算机视觉（以及其他机器学习工作负载！）。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/facebookresearch/ClassyVision">Classy Vision</a></b> (🥉23 ·  ⭐ 1.6K · 💀) - 一个端到端的PyTorch框架，用于图像和视频…… <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/lucidrains/deep-daze">deep-daze</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 4.3K · 💀) - 一个简单的命令行工具，用于使用……生成文本到图像。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/facebookresearch/vissl">vissl</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 3.3K · 💀) - VISSL是FAIR提供的可扩展、模块化和可伸缩的…… <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/tryolabs/luminoth">Luminoth</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 2.4K · 💀) - 计算机视觉深度学习工具包。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/alankbi/detecto">detecto</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 620 · 💀) - 使用PyTorch构建功能齐全的计算机视觉模型。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/facebookresearch/detr">DE⫶TR</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 15K · 💀) - 使用Transformer进行端到端目标检测。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/rhsimplex/image-match">image-match</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 3K · 💀) - 快速搜索数十亿张图片。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/imedslab/solt">solt</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 260) - 轻量级数据转换流。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/facebookresearch/pycls">pycls</a></b> (🥉18 ·  ⭐ 2.2K · 💀) - 一个用PyTorch编写的图像分类研究代码库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/nicolas-chaulet/torch-points3d">Torch Points 3D</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 260 · 💀) - 一个用于在点云上进行深度学习的PyTorch框架。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/hhatto/nude.py">nude.py</a></b> (🥉16 ·  ⭐ 920 · 💀) - 使用Python进行裸露检测。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code
- <b><a href="https://github.com/qanastek/HugsVision">HugsVision</a></b> (🥉14 ·  ⭐ 200 · 💀) - HugsVision是一个易于使用的Hugging Face封装器，用于最先进的…… <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code>Hugging Face</code>
</details>
<br>

## 图数据

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于图处理、聚类、嵌入和机器学习任务的库。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/networkx/networkx">networkx</a></b> (🥇46 ·  ⭐ 16K) - Python中的网络分析。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/networkx/networkx) (👨‍💻 790 · 🔀 3.4K · 📥 110 · 📦 430K · 📋 3.5K - 10% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/networkx/networkx
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/networkx) (📥 130M / 月 · 📦 12K · ⏱️ 29.05.2025):
	```
	pip install networkx
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/networkx) (📥 26M · ⏱️ 04.06.2025):
	```
	conda install -c conda-forge networkx
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric">PyTorch Geometric</a></b> (🥇41 ·  ⭐ 23K) - PyTorch的图神经网络库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric) (👨‍💻 560 · 🔀 3.9K · 📦 11K · 📋 4K - 30% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/torch-geometric) (📥 940K / 月 · 📦 730 · ⏱️ 15.10.2025):
	```
	pip install torch-geometric
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/pytorch_geometric) (📥 190K · ⏱️ 16.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge pytorch_geometric
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/dmlc/dgl">dgl</a></b> (🥇36 ·  ⭐ 14K) - 基于现有深度学习框架构建的Python包，旨在简化图上的深度学习。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/dmlc/dgl) (👨‍💻 300 · 🔀 3K · 📦 4.1K · 📋 3K - 20% 开放 · ⏱️ 31.07.2025):

	```
	git clone https://github.com/dmlc/dgl
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/dgl) (📥 150K / 月 · 📦 150 · ⏱️ 13.05.2024):
	```
	pip install dgl
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/graphistry/pygraphistry">pygraphistry</a></b> (🥈29 ·  ⭐ 2.4K) - PyGraphistry是一个Python库，用于快速加载、转换、.. <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_30780f272ab4.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/graphistry/pygraphistry) (👨‍💻 48 · 🔀 220 · 📋 420 - 51% 开放 · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/graphistry/pygraphistry
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/graphistry) (📥 8.5K / 月 · 📦 9 · ⏱️ 21.10.2025):
	```
	pip install graphistry
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/snap-stanford/ogb">ogb</a></b> (🥈29 ·  ⭐ 2K) - 图机器学习的基准数据集、数据加载器和评估工具。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/snap-stanford/ogb) (👨‍💻 32 · 🔀 400 · 📦 2.6K · 📋 310 - 11% 开放 · ⏱️ 06.05.2025):

	```
	git clone https://github.com/snap-stanford/ogb
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/ogb) (📥 100K / 月 · 📦 73 · ⏱️ 07.04.2023):
	```
	pip install ogb
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/ogb) (📥 63K · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge ogb
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/pykeen/pykeen">PyKEEN</a></b> (🥈28 ·  ⭐ 1.9K) - 一个 Python 库，用于学习和评估知识图谱嵌入。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/pykeen/pykeen) (👨‍💻 43 · 🔀 210 · 📥 240 · 📦 350 · 📋 590 - 20% 开放 · ⏱️ 18.07.2025):

	```
	git clone https://github.com/pykeen/pykeen
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/pykeen) (📥 31K / 月 · 📦 28 · ⏱️ 24.04.2025):
	```
	pip install pykeen
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/benedekrozemberczki/pytorch_geometric_temporal">pytorch_geometric_temporal</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 2.9K) - PyTorch Geometric Temporal: 空间-时间信号.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/benedekrozemberczki/pytorch_geometric_temporal) (👨‍💻 39 · 🔀 400 · 📋 210 - 18% 开放 · ⏱️ 18.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/benedekrozemberczki/pytorch_geometric_temporal
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/torch-geometric-temporal) (📥 6.7K / 月 · 📦 12 · ⏱️ 16.07.2025):
	```
	pip install torch-geometric-temporal
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/rusty1s/pytorch_cluster">torch-cluster</a></b> (🥈24 ·  ⭐ 900) - PyTorch优化图聚类扩展库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/rusty1s/pytorch_cluster) (👨‍💻 40 · 🔀 150 · 📋 190 - 16% 开放 · ⏱️ 12.08.2025):

	```
	git clone https://github.com/rusty1s/pytorch_cluster
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/torch-cluster) (📥 34K / 月 · 📦 62 · ⏱️ 12.10.2023):
	```
	pip install torch-cluster
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/pytorch_cluster) (📥 440K · ⏱️ 22.09.2025):
	```
	conda install -c conda-forge pytorch_cluster
	```
</details>
<details><summary>显示28个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/igraph/python-igraph">igraph</a></b> (🥇34 ·  ⭐ 1.4K) - igraph 的 Python 接口。 <code><a href="http://bit.ly/2KucAZR">❗️GPL-2.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/danielegrattarola/spektral">Spektral</a></b> (🥈28 ·  ⭐ 2.4K · 💀) - 使用 Keras 和 Tensorflow 2 的图神经网络。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/stellargraph/stellargraph">StellarGraph</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 3K · 💀) - StellarGraph - 图上的机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/Kozea/pygal">pygal</a></b> (🥈26 ·  ⭐ 2.7K · 💀) - PYthon svg 图形绘制库。 <code><a href="http://bit.ly/37RvQcA">❗️LGPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PGL">飞桨图学习</a></b> (🥈26 ·  ⭐ 1.6K · 💀) - 飞桨图学习（PGL）是一个高效且.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_78a8ec7dec20.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/Accenture/AmpliGraph">AmpliGraph</a></b> (🥈25 ·  ⭐ 2.2K · 💀) - 知识表示学习的 Python 库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/eliorc/node2vec">Node2Vec</a></b> (🥈25 ·  ⭐ 1.3K · 💀) - node2vec 算法的实现。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/benedekrozemberczki/karateclub">Karate Club</a></b> (🥈24 ·  ⭐ 2.3K · 💀) - Karate Club：面向 API 的开源 Python 框架。 <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/google-deepmind/graph_nets">graph-nets</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 5.4K · 💀) - 在 TensorFlow 中构建图网络。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph">PyTorch-BigGraph</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 3.4K · 💀) - 从大规模图结构数据中生成嵌入。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/graph4ai/graph4nlp">graph4nlp</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 1.7K · 💀) - Graph4nlp 是用于轻松使用图的库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/google-deepmind/jraph">jraph</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 1.5K · 💀) - Jax 中的图神经网络库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_7c56c4b141f9.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/phanein/deepwalk">DeepWalk</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 2.7K · 💀) - DeepWalk - 图的深度学习。 <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/divelab/DIG">DIG</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 2K · 💀) - 用于图深度学习研究的库。 <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/snap-stanford/deepsnap">deepsnap</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 560 · 💀) - Python 库，帮助进行图上的深度学习。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/predict-idlab/pyRDF2Vec">pyRDF2Vec</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 260 · 💀) - RDF2Vec 的 Python 实现和扩展。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/snap-stanford/GraphGym">GraphGym</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 1.8K · 💀) - 用于设计和评估图神经网络（GNN）的平台。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/gsi-upm/sematch">Sematch</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 440 · 💀) - 知识图谱的语义相似性框架。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/deepgraph/deepgraph">DeepGraph</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 320) - 使用基于 Pandas 的网络分析数据。文档：。 <code>❗无许可</code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_d30ba83eda7c.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/THUMNLab/AutoGL">AutoGL</a></b> (🥉16 ·  ⭐ 1.1K · 💀) - 一个 autoML 框架和工具包用于图上的机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/typedb/typedb-ml">kglib</a></b> (🥉16 ·  ⭐ 550 · 💀) - TypeDB-ML 是 TypeDB 的机器学习集成库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/microsoft/ptgnn">ptgnn</a></b> (🥉16 ·  ⭐ 380 · 💀) - 一个 PyTorch 图神经网络库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/alibaba/euler">Euler</a></b> (🥉15 ·  ⭐ 2.9K · 💀) - 分布式图深度学习框架。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/shenweichen/GraphEmbedding">GraphEmbedding</a></b> (🥉14 ·  ⭐ 3.8K · 💀) - 图嵌入的实现和实验。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/williamleif/GraphSAGE">GraphSAGE</a></b> (🥉14 ·  ⭐ 3.6K · 💀) - 使用随机..在大型图上进行表示学习。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/thunlp/OpenNE">OpenNE</a></b> (🥉14 ·  ⭐ 1.7K · 💀) - 一个开源的网络嵌入（NE）软件包。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/DeepGraphLearning/graphvite">GraphVite</a></b> (🥉14 ·  ⭐ 1.3K · 💀) - GraphVite：一种通用且高性能的图嵌入。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/thunlp/OpenKE">OpenKE</a></b> (🥉13 ·  ⭐ 4K · 💀) - 一个开源的知识嵌入（KE）软件包。 <code>❗无许可</code>
</details>
<br>


## 音频数据

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于音频分析、处理、转换和提取，以及语音识别和音乐生成任务的库。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/speechbrain/speechbrain">speechbrain</a></b> (🥇38 ·  ⭐ 11K) - 基于PyTorch的语音工具包。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/speechbrain/speechbrain) (👨‍💻 260 · 🔀 1.5K · 📦 3.9K · 📋 1.2K - 12% open · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/speechbrain/speechbrain
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/speechbrain) (📥 1.1M / month · 📦 79 · ⏱️ 07.04.2025):
	```
	pip install speechbrain
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/espnet/espnet">espnet</a></b> (🥇38 ·  ⭐ 9.5K) - 端到端语音处理工具包。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/espnet/espnet) (👨‍💻 520 · 🔀 2.3K · 📥 84 · 📦 480 · 📋 2.5K - 3% open · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/espnet/espnet
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/espnet) (📥 24K / month · 📦 19 · ⏱️ 13.09.2025):
	```
	pip install espnet
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/pytorch/audio">torchaudio</a></b> (🥇37 ·  ⭐ 2.8K) - 音频信号的数据处理与转换。 <code><a href="http://bit.ly/3rqEWVr">BSD-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/pytorch/audio) (👨‍💻 240 · 🔀 730 · 📋 1.1K - 31% open · ⏱️ 29.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/pytorch/audio
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/torchaudio) (📥 15M / month · 📦 2.4K · ⏱️ 15.10.2025):
	```
	pip install torchaudio
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/Uberi/speech_recognition">SpeechRecognition</a></b> (🥈34 ·  ⭐ 8.9K) - Python的语音识别模块，支持多种... <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/Uberi/speech_recognition) (👨‍💻 56 · 🔀 2.4K · 📦 21 · 📋 670 - 48% open · ⏱️ 28.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/Uberi/speech_recognition
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/SpeechRecognition) (📥 2.2M / month · 📦 730 · ⏱️ 12.05.2025):
	```
	pip install SpeechRecognition
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/speechrecognition) (📥 360K · ⏱️ 12.05.2025):
	```
	conda install -c conda-forge speechrecognition
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/librosa/librosa">librosa</a></b> (🥈34 ·  ⭐ 8K) - 用于音频和音乐分析的Python库。 <code><a href="http://bit.ly/3hkKRql">ISC</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/librosa/librosa) (👨‍💻 130 · 🔀 1K · 📋 1.3K - 5% open · ⏱️ 19.05.2025):

	```
	git clone https://github.com/librosa/librosa
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/librosa) (📥 5.6M / month · 📦 1.6K · ⏱️ 11.03.2025):
	```
	pip install librosa
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/librosa) (📥 1.1M · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge librosa
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/mozilla/DeepSpeech">DeepSpeech</a></b> (🥈33 ·  ⭐ 27K · 📈) - DeepSpeech是一个开源的嵌入式（离线、本地... <code><a href="http://bit.ly/3postzC">MPL-2.0</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/mozilla/DeepSpeech) (👨‍💻 160 · 🔀 4.1K · 📥 660K · 📦 540 · 📋 2.1K - 7% open · ⏱️ 19.06.2025):

	```
	git clone https://github.com/mozilla/DeepSpeech
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/deepspeech) (📥 5.5K / month · 📦 24 · ⏱️ 19.12.2020):
	```
	pip install deepspeech
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/deepspeech) (📥 4.2K · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge deepspeech
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/beetbox/audioread">audioread</a></b> (🥈33 ·  ⭐ 520 · 📈) - 跨库（GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg）的音频... <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/beetbox/audioread) (👨‍💻 27 · 🔀 110 · 📦 35K · 📋 98 - 40% open · ⏱️ 26.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/beetbox/audioread
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/audioread) (📥 4.8M / month · 📦 180 · ⏱️ 26.10.2025):
	```
	pip install audioread
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/audioread) (📥 1.2M · ⏱️ 02.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge audioread
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/deezer/spleeter">spleeter</a></b> (🥈32 ·  ⭐ 27K) - 包含预训练模型的Deezer音源分离库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/deezer/spleeter) (👨‍💻 22 · 🔀 3K · 📥 4.4M · 📦 1.1K · 📋 830 - 32% open · ⏱️ 02.04.2025):

	```
	git clone https://github.com/deezer/spleeter
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/spleeter) (📥 26K / month · 📦 18 · ⏱️ 03.04.2025):
	```
	pip install spleeter
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/spleeter) (📥 120K · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge spleeter
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/iver56/audiomentations">audiomentations</a></b> (🥈32 ·  ⭐ 2.2K) - 用于音频数据增强的Python库。适用于... <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/iver56/audiomentations) (👨‍💻 34 · 🔀 200 · 📦 840 · 📋 210 - 26% open · ⏱️ 26.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/iver56/audiomentations
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/audiomentations) (📥 110K / month · 📦 38 · ⏱️ 13.09.2025):
	```
	pip install audiomentations
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS">Coqui TTS</a></b> (🥈32 ·  ⭐ 1.9K) - 一个深度学习工具用于文本转语音，battle-.. <code><a href="http://bit.ly/3postzC">MPL-2.0</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS) (👨‍💻 200 · 🔀 240 · 📥 3.8K · 📦 760 · 📋 160 - 14% open · ⏱️ 16.10.2025):

git clone https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS
```

• PyPi (📥 94K / 月 · 📦 34 · ⏱️ 25.09.2025):

  pip install coqui-tts
  

Magenta (🥈31 · ⭐ 20K) - Magenta：利用机器智能进行音乐和艺术创作。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 160 · 🔀 3.7K · 📦 600 · 📋 1K - 41% 开放 · ⏱️ 08.07.2025):

  git clone https://github.com/magenta/magenta
  

• PyPi (📥 4.8K / 月 · 📦 5 · ⏱️ 01.08.2022):

  pip install magenta
  

• GitHub (👨‍💻 43 · 🔀 550 · 📦 51 · 📋 600 - 0% 开放 · ⏱️ 17.10.2025):

  git clone https://github.com/Picovoice/Porcupine
  

• PyPi (📥 25K / 月 · 📦 38 · ⏱️ 05.02.2025):

  pip install pvporcupine
  

• GitHub (👨‍💻 28 · 🔀 1.2K · 📦 670 · 📋 330 - 62% 开放 · ⏱️ 04.08.2025):

  git clone https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis
  

• PyPi (📥 24K / 月 · 📦 12 · ⏱️ 07.02.2022):

  pip install pyAudioAnalysis
  

• GitHub (👨‍💻 38 · 🔀 120 · 📥 21K · 📋 260 - 46% 开放 · ⏱️ 28.04.2025):

  git clone https://github.com/bastibe/python-soundfile
  

• PyPi (📥 9.5M / 月 · 📦 1.1K · ⏱️ 25.01.2025):

  pip install soundfile
  

• Conda:

  conda install -c anaconda pysoundfile
  

• GitHub (👨‍💻 27 · 🔀 100 · 📦 1.3K · 📋 120 - 4% 开放 · ⏱️ 13.08.2025):

  git clone https://github.com/devsnd/tinytag
  

• PyPi (📥 120K / 月 · 📦 130 · ⏱️ 13.08.2025):

  pip install tinytag
  

kapre (🥉25 · ⭐ 930 · 📈) - kapre：Keras音频预处理器。 MIT

• GitHub (👨‍💻 13 · 🔀 150 · 📥 33 · 📦 2.5K · 📋 99 - 17% 开放 · ⏱️ 26.10.2025):

  git clone https://github.com/keunwoochoi/kapre
  

• PyPi (📥 3.2K / 月 · 📦 11 · ⏱️ 26.10.2025):

  pip install kapre
  

• GitHub (👨‍💻 16 · 🔀 96 · 📦 410 · 📋 65 - 30% 开放 · ⏱️ 16.05.2025):

  git clone https://github.com/KinWaiCheuk/nnAudio
  

• PyPi (📥 59K / 月 · 📦 4 · ⏱️ 13.02.2024):

  pip install nnAudio
  

Julius (🥉21 · ⭐ 450 · 💤) - 基于PyTorch的快速数字信号处理工具，适用于音频和一维信号。 MIT

• GitHub (👨‍💻 3 · 🔀 26 · 📋 12 - 16% 开放 · ⏱️ 17.02.2025):

  git clone https://github.com/adefossez/julius
  

• PyPi (📥 840K / 月 · 📦 44 · ⏱️ 20.09.2022):

  pip install julius
  

• Pydub (🥈36 · ⭐ 9.6K · 💀) - 使用简单易用的高级接口来操作音频。 MIT
• aubio (🥉27 · ⭐ 3.5K) - 用于音频和音乐分析的库。 ❗️GPL-3.0
• Essentia (🥉27 · ⭐ 3.3K) - 用于音频和音乐分析、描述等的 C++ 库。 ❗️AGPL-3.0
• Madmom (🥉27 · ⭐ 1.5K · 💀) - Python 音频和音乐信号处理库。 BSD-3
• TTS (🥉26 · ⭐ 10K · 💀) - 用于文本转语音的深度学习（讨论论坛：.. MPL-2.0
• python_speech_features (🥉26 · ⭐ 2.4K · 💀) - 该库提供了用于自动语音识别(ASR)的常用语音特征。 MIT
• DDSP (🥉25 · ⭐ 3.1K · 💀) - DDSP：可微分数字信号处理。 Apache-2
• Dejavu (🥉23 · ⭐ 6.7K · 💀) - Python 中的音频指纹识别与匹配。 MIT
• TimeSide (🥉21 · ⭐ 390 · 💤) - 一个用...编写的可扩展音频处理框架和服务器。 ❗️AGPL-3.0
• Muda (🥉18 · ⭐ 240 · 💀) - 用于增强标注音频数据的库。 ISC
• textlesslib (🥉10 · ⭐ 550 · 💀) - 无文本口语语言处理库。 MIT

pydeck (🥇43 · ⭐ 14K) - 基于 WebGL2 的可视化框架。 MIT

• GitHub (👨‍💻 310 · 🔀 2.2K · 📦 9.2K · 📋 3.3K - 13% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

  git clone https://github.com/visgl/deck.gl
  

• PyPi (📥 16M / 月 · 📦 160 · ⏱️ 21.03.2025):

  pip install pydeck
  

• Conda (📥 850K · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge pydeck
  

• npm (📥 750K / 月 · 📦 360 · ⏱️ 16.10.2025):

  npm install deck.gl
  

• GitHub (👨‍💻 180 · 🔀 2.2K · 📦 65K · 📋 1.2K - 6% 开放 · ⏱️ 06.10.2025):

  git clone https://github.com/python-visualization/folium
  

• PyPi (📥 2.8M / 月 · 📦 1K · ⏱️ 16.06.2025):

  pip install folium
  

• Conda (📥 4.4M · ⏱️ 16.06.2025):

  conda install -c conda-forge folium
  

• GitHub (👨‍💻 170 · 🔀 600 · 📥 4K · 📦 110K · 📋 1.3K - 18% 开放 · ⏱️ 28.10.2025):

  git clone https://github.com/shapely/shapely
  

• PyPi (📥 62M / 月 · 📦 4.7K · ⏱️ 24.09.2025):

  pip install shapely
  

• Conda (📥 14M · ⏱️ 28.10.2025):

  conda install -c conda-forge shapely
  

GeoPandas (🥈39 · ⭐ 4.9K) - 用于地理数据的 Python 工具。 BSD-3

• GitHub (👨‍💻 250 · 🔀 980 · 📥 3.1K · 📦 60K · 📋 1.8K - 24% 开放 · ⏱️ 25.10.2025):

  git clone https://github.com/geopandas/geopandas
  

• PyPi (📥 11M / 月 · 📦 3.8K · ⏱️ 26.06.2025):

  pip install geopandas
  

• Conda (📥 5.4M · ⏱️ 06.10.2025):

  conda install -c conda-forge geopandas
  

• GitHub (👨‍💻 170 · 🔀 540 · 📥 1K · 📦 19K · 📋 1.9K - 8% 开放 · ⏱️ 26.09.2025):

  git clone https://github.com/rasterio/rasterio
  

• PyPi (📥 2.8M / 月 · 📦 1.5K · ⏱️ 02.12.2024):

  pip install rasterio
  

• Conda (📥 5.3M · ⏱️ 17.09.2025):

  conda install -c conda-forge rasterio
  

• GitHub (👨‍💻 74 · 🔀 230 · 📦 47K · 📋 660 - 6% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

	git clone https://github.com/pyproj4/pyproj
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/pyproj) (📥 14M / 月 · 📦 2.3K · ⏱️ 14.08.2025):
	```
	pip install pyproj
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/pyproj) (📥 12M · ⏱️ 15.09.2025):
	```
	conda install -c conda-forge pyproj
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/Esri/arcgis-python-api">ArcGIS API</a></b> (🥈36 ·  ⭐ 2.1K) - ArcGIS Python API 的文档和示例。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/Esri/arcgis-python-api) (👨‍💻 99 · 🔀 1.1K · 📥 16K · 📦 1K · 📋 920 - 8% 开放 · ⏱️ 28.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/Esri/arcgis-python-api
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/arcgis) (📥 150K / 月 · 📦 44 · ⏱️ 27.10.2025):
	```
	pip install arcgis
	```
- [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/esridocker/arcgis-api-python-notebook):
	```
	docker pull esridocker/arcgis-api-python-notebook
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/Toblerity/Fiona">Fiona</a></b> (🥈34 ·  ⭐ 1.2K · 💤) - Fiona 用于读取和写入地理数据文件。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/Toblerity/Fiona) (👨‍💻 78 · 🔀 210 · 📦 27K · 📋 820 - 5% 开放 · ⏱️ 20.02.2025):

	```
	git clone https://github.com/Toblerity/Fiona
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/fiona) (📥 5.6M / 月 · 📦 380 · ⏱️ 16.09.2024):
	```
	pip install fiona
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/fiona) (📥 7.9M · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge fiona
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/jupyter-widgets/ipyleaflet">ipyleaflet</a></b> (🥉33 ·  ⭐ 1.5K) - Jupyter 和 Leaflet.js 之间的桥梁。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_30780f272ab4.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/jupyter-widgets/ipyleaflet) (👨‍💻 94 · 🔀 360 · 📦 18K · 📋 660 - 44% 开放 · ⏱️ 19.06.2025):

	```
	git clone https://github.com/jupyter-widgets/ipyleaflet
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/ipyleaflet) (📥 230K / 月 · 📦 340 · ⏱️ 13.06.2025):
	```
	pip install ipyleaflet
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/ipyleaflet) (📥 1.8M · ⏱️ 13.06.2025):
	```
	conda install -c conda-forge ipyleaflet
	```
- [npm](https://www.npmjs.com/package/jupyter-leaflet) (📥 2.7K / 月 · 📦 9 · ⏱️ 13.06.2025):
	```
	npm install jupyter-leaflet
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/jazzband/geojson">geojson</a></b> (🥉31 ·  ⭐ 970 · 💤) - GeoJSON 的 Python 绑定和工具。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/jazzband/geojson) (👨‍💻 58 · 🔀 120 · 📦 21K · 📋 100 - 26% 开放 · ⏱️ 21.12.2024):

	```
	git clone https://github.com/jazzband/geojson
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/geojson) (📥 3.6M / 月 · 📦 720 · ⏱️ 21.12.2024):
	```
	pip install geojson
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/geojson) (📥 1.1M · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge geojson
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/pysal/pysal">PySAL</a></b> (🥉30 ·  ⭐ 1.4K) - PySAL：Python 空间分析库元包。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/pysal/pysal) (👨‍💻 79 · 🔀 310 · 📦 1.8K · 📋 660 - 3% 开放 · ⏱️ 08.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/pysal/pysal
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/pysal) (📥 42K / 月 · 📦 65 · ⏱️ 31.07.2025):
	```
	pip install pysal
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/pysal) (📥 730K · ⏱️ 01.08.2025):
	```
	conda install -c conda-forge pysal
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/holoviz/geoviews">GeoViews</a></b> (🥉28 ·  ⭐ 620) - Python 中简单、简洁的地理可视化。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/holoviz/geoviews) (👨‍💻 34 · 🔀 79 · 📦 5 · 📋 360 - 31% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/holoviz/geoviews
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/geoviews) (📥 69K / 月 · 📦 76 · ⏱️ 14.08.2025):
	```
	pip install geoviews
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/geoviews) (📥 340K · ⏱️ 14.08.2025):
	```
	conda install -c conda-forge geoviews
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/earthlab/earthpy">EarthPy</a></b> (🥉28 ·  ⭐ 530) - 一个 package built to support working with spatial data using open source.. <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/earthlab/earthpy) (👨‍💻 44 · 🔀 160 · 📥 75 · 📦 440 · 📋 250 - 16% 开放 · ⏱️ 31.07.2025):

	```
	git clone https://github.com/earthlab/earthpy
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/earthpy) (📥 14K / 月 · 📦 17 · ⏱️ 01.10.2021):
	```
	pip install earthpy
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/earthpy) (📥 98K · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge earthpy
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/geospace-code/pymap3d">pymap3d</a></b> (🥉25 ·  ⭐ 430) - pure-Python (Numpy optional) 3D coordinate conversions for geospace ecef.. <code><a href="http://bit.ly/3rqEWVr">BSD-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/geospace-code/pymap3d) (👨‍💻 19 · 🔀 87 · 📦 540 · 📋 59 - 8% 开放 · ⏱️ 08.07.2025):

	```
	git clone https://github.com/geospace-code/pymap3d
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/pymap3d) (📥 490K / 月 · 📦 50 · ⏱️ 08.07.2025):
	```
	pip install pymap3d
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/pymap3d) (📥 120K · ⏱️ 08.07.2025):
	```
	conda install -c conda-forge pymap3d
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/mapbox/mapboxgl-jupyter">Mapbox GL</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 680 · 💤) - 使用 Mapbox GL JS 在 Python Jupyter 笔记本中可视化数据。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_30780f272ab4.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/mapbox/mapboxgl-jupyter) (👨‍💻 23 · 🔀 140 · 📋 110 - 38% 开放 · ⏱️ 06.02.2025):

	```
	git clone https://github.com/mapbox/mapboxgl-jupyter
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/mapboxgl) (📥 10K / 月 · 📦 12 · ⏱️ 02.06.2019):
	```
	pip install mapboxgl
	```
</details>
<details><summary>显示 7 个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/pytroll/satpy">Satpy</a></b> (🥈34 ·  ⭐ 1.1K) - 用于地球观测卫星数据处理的 Python 软件包。 <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/geopy/geopy">geopy</a></b> (🥉32 ·  ⭐ 4.7K · 💀) - Python 地理编码库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/DenisCarriere/geocoder">Geocoder</a></b> (🥉32 ·  ⭐ 1.6K · 💀) - Python 地理编码器。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/marceloprates/prettymaps">prettymaps</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 12K) - 使用 OpenStreetMap 数据绘制精美地图！基于 osmnx 构建。 <code><a href="http://bit.ly/3pwmjO5">❗️AGPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/sentinelsat/sentinelsat">Sentinelsat</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 1K · 💀) - 搜索并下载哥白尼哨兵卫星影像。 <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/pbugnion/gmaps">gmaps</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 760 · 💀) - 适用于 Jupyter 笔记本的 Google 地图。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_30780f272ab4.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/andrea-cuttone/geoplotlib">geoplotlib</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 1K · 💀) - 用于可视化地理数据和制作地图的 Python 工具箱。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
</details>
<br>



## 金融数据

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于算法化股票/加密货币交易、风险分析、回测、技术分析以及其他金融数据相关任务的库。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/ranaroussi/yfinance">yfinance</a></b> (🥇42 ·  ⭐ 20K) - 从 Yahoo! Finance API 下载市场数据。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/ranaroussi/yfinance) (👨‍💻 140 · 🔀 2.8K · 📦 86K · 📋 1.7K - 9% 开放 · ⏱️ 18.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/ranaroussi/yfinance
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/yfinance) (📥 5.9M / 月 · 📦 1.2K · ⏱️ 17.09.2025):
	```
	pip install yfinance
	```
- [Conda](https://anaconda.org/ranaroussi/yfinance) (📥 99K · ⏱️ 25.03.2025):
	```
	conda install -c ranaroussi yfinance
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/microsoft/qlib">Qlib</a></b> (🥇32 ·  ⭐ 33K) - Qlib 是一个面向 AI 的量化投资平台，旨在利用 AI 技术.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/microsoft/qlib) (👨‍💻 140 · 🔀 5K · 📥 910 · 📦 21 · 📋 1K - 28% 开放 · ⏱️ 17.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/microsoft/qlib
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/pyqlib) (📥 16K / 月 · 📦 3 · ⏱️ 15.08.2025):
	```
	pip install pyqlib
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/pmorissette/bt">bt</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 2.7K) - bt 是一个灵活的 Python 回测工具。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/pmorissette/bt) (👨‍💻 35 · 🔀 450 · 📦 1.7K · 📋 350 - 23% 开放 · ⏱️ 27.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/pmorissette/bt
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/bt) (📥 11K / 月 · 📦 15 · ⏱️ 12.04.2025):
	```
	pip install bt
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/bt) (📥 110K · ⏱️ 02.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge bt
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/RomelTorres/alpha_vantage">Alpha Vantage</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 4.6K) - 用于金融数据的 Alpha Vantage API 的 Python 封装。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/RomelTorres/alpha_vantage) (👨‍💻 44 · 🔀 760 · 📋 290 - 0% 开放 · ⏱️ 27.07.2025):

	```
	git clone https://github.com/RomelTorres/alpha_vantage
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/alpha_vantage) (📥 140K / 月 · 📦 35 · ⏱️ 18.07.2024):
	```
	pip install alpha_vantage
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/alpha_vantage) (📥 10K · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge alpha_vantage
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/pmorissette/ffn">ffn</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 2.4K) - ffn 是一个用于 Python 的金融函数库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/pmorissette/ffn) (👨‍💻 36 · 🔀 330 · 📦 580 · 📋 140 - 17% 开放 · ⏱️ 27.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/pmorissette/ffn
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/ffn) (📥 25K / 月 · 📦 22 · ⏱️ 11.02.2025):
	```
	pip install ffn
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/ffn) (📥 26K · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge ffn
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/jealous/stockstats">stockstats</a></b> (🥉26 ·  ⭐ 1.4K) - 提供基于 .. 的 ``StockDataFrame`` 封装。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/jealous/stockstats) (👨‍💻 10 · 🔀 310 · 📦 1.3K · 📋 130 - 10% 开放 · ⏱️ 18.05.2025):

	```
	git clone https://github.com/jealous/stockstats
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/stockstats) (📥 51K / 月 · 📦 14 · ⏱️ 18.05.2025):
	```
	pip install stockstats
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/google/tf-quant-finance">tf-quant-finance</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 5K · 💤) - 高性能 TensorFlow 库，用于量化.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/google/tf-quant-finance) (👨‍💻 48 · 🔀 630 · 📋 65 - 56% 开放 · ⏱️ 21.03.2025):

	```
	git clone https://github.com/google/tf-quant-finance
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/tf-quant-finance) (📥 410 / 月 · 📦 3 · ⏱️ 19.08.2022):
	```
	pip install tf-quant-finance
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/cuemacro/finmarketpy">finmarketpy</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 3.7K · 💤) - 用于回测交易策略及.. 的 Python 库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/cuemacro/finmarketpy) (👨‍💻 19 · 🔀 510 · 📥 57 · 📦 16 · 📋 35 - 88% 开放 · ⏱️ 10.03.2025):

	```
	git clone https://github.com/cuemacro/finmarketpy
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/finmarketpy) (📥 340 / 月 · ⏱️ 10.03.2025):
	```
	pip install finmarketpy
	```
</details>
<details><summary>显示 17 个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/bashtage/arch">arch</a></b> (🥇33 ·  ⭐ 1.5K) - Python中的ARCH模型。 <code>❗未授权</code>
- <b><a href="https://github.com/quantopian/zipline">zipline</a></b> (🥇32 ·  ⭐ 19K · 💀) - Zipline，一个符合Python风格的算法交易库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/bukosabino/ta">ta</a></b> (🥇32 ·  ⭐ 4.8K · 💀) - 使用Pandas和Numpy的技术分析库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/quantopian/pyfolio">pyfolio</a></b> (🥈31 ·  ⭐ 6.1K · 💀) - Python中的投资组合与风险分析工具。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/mementum/backtrader">backtrader</a></b> (🥈29 ·  ⭐ 19K · 💀) - 用于交易策略的Python回测库。 <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/erdewit/ib_insync">IB-insync</a></b> (🥈28 ·  ⭐ 3.1K · 💀) - 用于Interactive Brokers API的Python同步/异步框架。 <code><a href="http://bit.ly/3rqEWVr">BSD-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/quantopian/alphalens">Alphalens</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 4K · 💀) - 预测性（alpha）股票因子的绩效分析。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/scrtlabs/catalyst">Enigma Catalyst</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 2.5K · 💀) - 用于加密资产的算法交易库…… <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/quantopian/empyrical">empyrical</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 1.4K · 💀) - 常用的金融风险与绩效指标。由……使用。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/kernc/backtesting.py">Backtesting.py</a></b> (🥉26 ·  ⭐ 7.4K) - 在Python中回测交易策略。 <code><a href="http://bit.ly/3pwmjO5">❗️AGPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/tensortrade-org/tensortrade">TensorTrade</a></b> (🥉26 ·  ⭐ 5.6K · 💀) - 一个开源的强化学习框架，用于…… <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/gbeced/pyalgotrade">PyAlgoTrade</a></b> (🥉25 ·  ⭐ 4.6K · 💀) - Python算法交易库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/peerchemist/finta">FinTA</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 2.2K · 💀) - 在Pandas中实现的常用金融技术指标。 <code><a href="http://bit.ly/37RvQcA">❗️LGPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/CryptoSignal/Crypto-Signal">Crypto Signals</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 5.4K · 💀) - Github.com/CryptoSignal - 交易与技术分析机器人 -…… <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/fmilthaler/FinQuant">FinQuant</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 1.6K · 💀) - 一款用于金融投资组合管理、分析等的程序。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/tradytics/surpriver">surpriver</a></b> (🥉12 ·  ⭐ 1.8K · 💀) - 利用机器学习在大波动股票变动之前发现它们…… <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/alvarobartt/pyrtfolio">pyrtfolio</a></b> (🥉9 ·  ⭐ 150 · 💀) - 用于生成股票投资组合的Python包。 <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code>
</details>
<br>


## 时间序列数据

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于时间序列和序列数据的预测、异常检测、特征提取以及机器学习的库。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/sktime/sktime">sktime</a></b> (🥇41 ·  ⭐ 9.3K) - 一个统一的时间序列机器学习框架。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/sktime/sktime) (👨‍💻 520 · 🔀 1.7K · 📥 110 · 📦 4.7K · 📋 3.1K - 39%开放 · ⏱️ 28.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/alan-turing-institute/sktime
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/sktime) (📥 1M /月 · 📦 160 · ⏱️ 25.09.2025):
	```
	pip install sktime
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/sktime-all-extras) (📥 1.2M · ⏱️ 18.09.2025):
	```
	conda install -c conda-forge sktime-all-extras
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/facebook/prophet">Prophet</a></b> (🥇34 ·  ⭐ 20K) - 一种用于高质量时间序列预测的工具，适用于具有……的数据。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/facebook/prophet) (👨‍💻 190 · 🔀 4.6K · 📥 3.2K · 📦 21 · 📋 2.2K - 20%开放 · ⏱️ 21.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/facebook/prophet
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/fbprophet) (📥 84K /月 · 📦 91 · ⏱️ 05.09.2020):
	```
	pip install fbprophet
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/prophet) (📥 1.5M · ⏱️ 22.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge prophet
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/Nixtla/statsforecast">StatsForecast</a></b> (🥇34 ·  ⭐ 4.6K) - 基于统计和计量经济学的闪电般快速预测…… <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/Nixtla/statsforecast) (👨‍💻 56 · 🔀 340 · 📦 2K · 📋 400 - 34%开放 · ⏱️ 29.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/Nixtla/statsforecast
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/statsforecast) (📥 990K /月 · 📦 91 · ⏱️ 29.10.2025):
	```
	pip install statsforecast
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/statsforecast) (📥 220K · ⏱️ 30.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge statsforecast
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/tslearn-team/tslearn">tslearn</a></b> (🥈33 ·  ⭐ 3.1K) - Python中用于时间序列分析的机器学习工具包。 <code><a href="http://bit.ly/3rqEWVr">BSD-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/tslearn-team/tslearn) (👨‍💻 46 · 🔀 350 · 📦 1.9K · 📋 380 - 38%开放 · ⏱️ 27.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/tslearn-team/tslearn
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/tslearn) (📥 400K /月 · 📦 110 · ⏱️ 02.07.2025):
	```
	pip install tslearn
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/tslearn) (📥 1.7M · ⏱️ 03.07.2025):
	```
	conda install -c conda-forge tslearn
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/skforecast/skforecast">skforecast</a></b> (🥈33 ·  ⭐ 1.4K) - 基于机器学习模型的时间序列预测。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/skforecast/skforecast) (👨‍💻 23 · 🔀 170 · 📦 490 · 📋 210 - 8%开放 · ⏱️ 22.09.2025):

git clone https://github.com/JoaquinAmatRodrigo/skforecast
```

• PyPi (📥 96K / 月 · 📦 18 · ⏱️ 2025年9月22日):

  pip install skforecast
  

• GitHub (👨‍💻 140 · 🔀 970 · 📋 1.8K - 13% 开放 · ⏱️ 2025年10月26日):

  git clone https://github.com/unit8co/darts
  

• PyPi (📥 86K / 月 · 📦 10 · ⏱️ 2025年10月3日):

  pip install u8darts
  

• Conda (📥 94K · ⏱️ 2025年10月5日):

  conda install -c conda-forge u8darts-all
  

• Docker Hub (📥 2.1K · ⏱️ 2025年10月3日):

  docker pull unit8/darts
  

• GitHub (👨‍💻 79 · 🔀 710 · 📦 670 · 📋 920 - 59% 开放 · ⏱️ 2025年10月19日):

  git clone https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting
  

• PyPi (📥 270K / 月 · 📦 27 · ⏱️ 2025年10月10日):

  pip install pytorch-forecasting
  

• Conda (📥 87K · ⏱️ 2025年7月5日):

  conda install -c conda-forge pytorch-forecasting
  

• GitHub (👨‍💻 23 · 🔀 250 · 📦 13K · 📋 340 - 19% 开放 · ⏱️ 2024年11月7日):

  git clone https://github.com/alkaline-ml/pmdarima
  

• PyPi (📥 7.5M / 月 · 📦 150 · ⏱️ 2023年10月23日):

  pip install pmdarima
  

• Conda (📥 1.4M · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge pmdarima
  

tsfresh (🥈31 · ⭐ 9K) - 自动从时间序列中提取相关特征：许可协议：MIT

• GitHub (👨‍💻 100 · 🔀 1.3K · 📦 21 · 📋 550 - 12% 开放 · ⏱️ 2025年8月30日):

  git clone https://github.com/blue-yonder/tsfresh
  

• PyPi (📥 340K / 月 · 📦 120 · ⏱️ 2025年8月30日):

  pip install tsfresh
  

• Conda (📥 1.5M · ⏱️ 2025年8月31日):

  conda install -c conda-forge tsfresh
  

• GitHub (👨‍💻 41 · 🔀 340 · 📦 1.6K · 📋 540 - 13% 开放 · ⏱️ 2025年9月2日):

  git clone https://github.com/TDAmeritrade/stumpy
  

• PyPi (📥 380K / 月 · 📦 30 · ⏱️ 2024年7月9日):

  pip install stumpy
  

• Conda (📥 1.1M · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge stumpy
  

• GitHub (👨‍💻 55 · 🔀 450 · 📋 650 - 17% 开放 · ⏱️ 2025年10月1日):

  git clone https://github.com/Nixtla/neuralforecast
  

• PyPi (📥 160K / 月 · 📦 30 · ⏱️ 2025年10月1日):

  pip install neuralforecast
  

• Conda (📥 47K · ⏱️ 2025年10月6日):

  conda install -c conda-forge neuralforecast
  

GluonTS (🥈29 · ⭐ 5K) - Python 中的概率时间序列建模。许可协议：Apache-2

• GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 790 · 📋 970 - 34% 开放 · ⏱️ 2025年8月14日):

  git clone https://github.com/awslabs/gluon-ts
  

• PyPi (📥 1.9M / 月 · 📦 41 · ⏱️ 2025年6月27日):

  pip install gluonts
  

• Conda (📥 3.2K · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c anaconda gluonts
  

• GitHub (👨‍💻 49 · 🔀 150 · 📦 570 · 📋 270 - 44% 开放 · ⏱️ 2024年11月22日):

  git clone https://github.com/python-streamz/streamz
  

• PyPi (📥 26K / 月 · 📦 57 · ⏱️ 2022年7月27日):

  pip install streamz
  

• Conda (📥 2.9M · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge streamz
  

• GitHub (👨‍💻 15 · 🔀 180 · 📦 900 · 📋 88 - 59% 开放 · ⏱️ 2025年6月18日):

  git clone https://github.com/johannfaouzi/pyts
  

• PyPi (📥 190K / 月 · 📦 45 · ⏱️ 2023年6月18日):

  pip install pyts
  

• Conda (📥 35K · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge pyts
  

• GitHub (👨‍💻 21 · 🔀 150 · 📦 220 · 📋 87 - 5% 开放 · ⏱️ 2025年8月20日):

	git clone https://github.com/fraunhoferportugal/tsfel
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/tsfel) (📥 9.4K /月 · 📦 14 · ⏱️ 20.08.2025):
	```
	pip install tsfel
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/linkedin/greykite">greykite</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 1.8K · 💤) - 一个灵活、直观且快速的预测库。 <code><a href="http://bit.ly/3rqEWVr">BSD-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/linkedin/greykite) (👨‍💻 10 · 🔀 110 · 📥 39 · 📦 47 · 📋 110 - 11% 开放 · ⏱️ 20.02.2025):

	```
	git clone https://github.com/linkedin/greykite
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/greykite) (📥 11K /月 · ⏱️ 20.02.2025):
	```
	pip install greykite
	```
</details>
<details><summary>显示13个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/ourownstory/neural_prophet">NeuralProphet</a></b> (🥉26 ·  ⭐ 4.2K · 💀) - NeuralProphet：一个简单的预测包。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/RJT1990/pyflux">PyFlux</a></b> (🥉25 ·  ⭐ 2.1K · 💀) - Python 的开源时间序列库。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/linkedin/luminol">luminol</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 1.2K · 💀) - 异常检测与关联性分析库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/arundo/adtk">ADTK</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 1.2K · 💀) - 用于基于规则或无监督异常检测的 Python 工具包。 <code><a href="http://bit.ly/3postzC">MPL-2.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/dmbee/seglearn">seglearn</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 580 · 💀) - 用于机器学习时间序列的 Python 模块。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/wwrechard/pydlm">pydlm</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 480 · 💀) - 用于贝叶斯时间序列建模的 Python 库。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/X-DataInitiative/tick">tick</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 520 · 💀) - 统计学习模块，尤其侧重于时间… <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/target/matrixprofile-ts">matrixprofile-ts</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 740 · 💀) - 用于检测模式和异常的 Python 库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/predict-idlab/tsflex">tsflex</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 430 · 💀) - 灵活的时间序列特征提取与处理。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/AutoViML/Auto_TS">Auto TS</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 760 · 💀) - 自动构建 ARIMA、SARIMAX、VAR、FB Prophet 和 XGBoost… <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/arundo/tsaug">tsaug</a></b> (🥉15 ·  ⭐ 360 · 💀) - 用于时间序列增强的 Python 包。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/firmai/atspy">atspy</a></b> (🥉14 ·  ⭐ 520 · 💀) - AtsPy：由 @firmai 开发的 Python 自动化时间序列模型。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/hsbc/tslumen">tslumen</a></b> (🥉8 ·  ⭐ 71 · 💀) - 用于时间序列 EDA（探索性数据分析）的库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
</details>
<br>



## 医疗数据

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于处理和分析医学数据的库，例如 MRI、EEG、基因组数据以及其他医学影像格式。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/nilearn/nilearn">Nilearn</a></b> (🥇38 ·  ⭐ 1.3K) - Python 中用于神经影像学的机器学习工具。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/nilearn/nilearn) (👨‍💻 260 · 🔀 610 · 📥 410 · 📦 4.4K · 📋 2.4K - 12% 开放 · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/nilearn/nilearn
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/nilearn) (📥 270K /月 · 📦 350 · ⏱️ 03.09.2025):
	```
	pip install nilearn
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/nilearn) (📥 400K · ⏱️ 04.09.2025):
	```
	conda install -c conda-forge nilearn
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/Project-MONAI/MONAI">MONAI</a></b> (🥇37 ·  ⭐ 7K) - 用于医疗影像的人工智能工具箱。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/Project-MONAI/MONAI) (👨‍💻 240 · 🔀 1.3K · 📦 4.5K · 📋 3.3K - 14% 开放 · ⏱️ 10.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/Project-MONAI/MONAI
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/monai) (📥 320K /月 · 📦 200 · ⏱️ 22.09.2025):
	```
	pip install monai
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/monai) (📥 60K · ⏱️ 22.09.2025):
	```
	conda install -c conda-forge monai
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/mne-tools/mne-python">MNE</a></b> (🥇37 ·  ⭐ 3.1K) - MNE：Python 中的脑磁图（MEG）和脑电图（EEG）。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/mne-tools/mne-python) (👨‍💻 410 · 🔀 1.4K · 📋 5.1K - 11% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/mne-tools/mne-python
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/mne) (📥 280K /月 · 📦 530 · ⏱️ 14.10.2025):
	```
	pip install mne
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/mne) (📥 620K · ⏱️ 14.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge mne
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/hail-is/hail">Hail</a></b> (🥈34 ·  ⭐ 1K) - 基于云的基因组数据框和批处理计算。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_fe704fb3770b.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/hail-is/hail) (👨‍💻 100 · 🔀 260 · 📦 170 · 📋 2.6K - 11% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/hail-is/hail
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/hail) (📥 110K /月 · 📦 44 · ⏱️ 09.09.2025):
	```
	pip install hail
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/nipy/nibabel">NiBabel</a></b> (🥈34 ·  ⭐ 740) - 一个 Python 包，用于访问各种神经影像文件格式。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/nipy/nibabel) (👨‍💻 110 · 🔀 260 · 📦 30K · 📋 550 - 23% 开放 · ⏱️ 21.10.2025):

git clone https://github.com/nipy/nibabel
```

• PyPi (📥 910K / 月 · 📦 1.2K · ⏱️ 23.10.2024):

  pip install nibabel
  

• Conda (📥 1M · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge nibabel
  

• GitHub (👨‍💻 260 · 🔀 530 · 📦 7.2K · 📋 1.4K - 30% 开放 · ⏱️ 28.04.2025):

  git clone https://github.com/nipy/nipype
  

• PyPi (📥 360K / 月 · 📦 150 · ⏱️ 19.03.2025):

  pip install nipype
  

• Conda (📥 990K · ⏱️ 05.05.2025):

  conda install -c conda-forge nipype
  

• GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 560 · 📦 4.2K · 📋 980 - 27% 开放 · ⏱️ 29.10.2024):

  git clone https://github.com/CamDavidsonPilon/lifelines
  

• PyPi (📥 1.5M / 月 · 📦 160 · ⏱️ 29.10.2024):

  pip install lifelines
  

• Conda (📥 500K · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge lifelines
  

DeepVariant (🥉27 · ⭐ 3.5K) - DeepVariant是一个使用深度神经网络的分析流程…… BSD-3

• GitHub (👨‍💻 41 · 🔀 760 · 📥 4.9K · 📦 4 · 📋 960 - 0% 开放 · ⏱️ 10.09.2025):

  git clone https://github.com/google/deepvariant
  

• Conda (📥 79K · ⏱️ 24.05.2025):

  conda install -c bioconda deepvariant
  

• GitHub (👨‍💻 35 · 🔀 140 · 📋 230 - 38% 开放 · ⏱️ 06.01.2025):

  git clone https://github.com/brainiak/brainiak
  

• PyPi (📥 1.3K / 月 · ⏱️ 07.01.2025):

  pip install brainiak
  

• Docker Hub (📥 2K · ⭐ 1 · ⏱️ 07.01.2025):

  docker pull brainiak/brainiak
  

• DIPY (🥈31 · ⭐ 790) - DIPY是Python中卓越的3D/4D+医学影像库…… ❗未授权
• NiftyNet (🥉24 · ⭐ 1.4K · 💀) - [已停止维护] 一个开源的卷积神经…… Apache-2
• NIPY (🥉24 · ⭐ 400 · 💤) - Python中的神经影像学功能磁共振成像分析包。 ❗未授权
• MedPy (🥉23 · ⭐ 610 · 💀) - Python中的医学图像处理。 ❗️GPL-3.0
• DLTK (🥉20 · ⭐ 1.4K · 💀) - 用于医学图像分析的深度学习工具包。 Apache-2
• Glow (🥉19 · ⭐ 290 · 💤) - 一个用于大规模基因组分析的开源工具包。 Apache-2
• MedicalTorch (🥉17 · ⭐ 870 · 💀) - 一个基于PyTorch的医学影像框架。 Apache-2
• 医学检测工具包 (🥉14 · ⭐ 1.3K · 💀) - 医学检测工具包包含2D + 3D…… Apache-2
• DeepNeuro (🥉14 · ⭐ 130 · 💀) - 一个用于神经影像数据的深度学习Python包。由……制作。 MIT
• MedicalNet (🥉12 · ⭐ 2.1K · 💀) - 许多研究表明，深度学习的表现…… MIT

skrub (🥇30 · ⭐ 1.5K) - 使用数据框进行机器学习。 BSD-3

• GitHub (👨‍💻 82 · 🔀 170 · 📦 100 · 📋 580 - 21% 开放 · ⏱️ 30.10.2025):

  git clone https://github.com/skrub-data/skrub
  

• PyPi (📥 45K / 月 · 📦 20 · ⏱️ 25.09.2025):

  pip install skrub
  

pytorch_tabular (🥈23 · ⭐ 1.6K) - 用于建模深度学习模型的标准框架.. MIT

• GitHub (👨‍💻 27 · 🔀 160 · 📥 64 · 📋 180 - 5% 开放 · ⏱️ 19.04.2025):

  git clone https://github.com/manujosephv/pytorch_tabular
  

• PyPi (📥 5.5K / 月 · 📦 9 · ⏱️ 28.11.2024):

  pip install pytorch_tabular
  

• GitHub (👨‍💻 14 · 🔀 25 · 📦 9 · ⏱️ 28.10.2025):

  git clone https://github.com/upgini/upgini
  

• PyPi (📥 5.9K / 月 · ⏱️ 28.10.2025):

  pip install upgini
  

• miceforest (🥈21 · ⭐ 390) - 使用 LightGBM 在 Python 中进行多重插补。 ❗未授权
• carefree-learn (🥉18 · ⭐ 410 · 💀) - 深度学习 PyTorch。 MIT
• deltapy (🥉13 · ⭐ 550 · 💀) - DeltaPy - 表格数据增强（由 @firmai 提供）。 MIT

PaddleOCR (🥇44 · ⭐ 62K) - 将任何PDF或图像文档转换为结构化数据，供您的.. Apache-2

• GitHub (👨‍💻 320 · 🔀 9.2K · 📥 2M · 📦 6.2K · 📋 10K - 1% open · ⏱️ 30.10.2025):

  git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
  

• PyPi (📥 750K / month · 📦 210 · ⏱️ 29.10.2025):

  pip install paddleocr
  

• GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 2.2K · 📥 15K · 📦 1.4K · 📋 1.3K - 11% open · ⏱️ 25.10.2025):

  git clone https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF
  

• PyPi (📥 400K / month · 📦 58 · ⏱️ 16.10.2025):

  pip install ocrmypdf
  

• Conda (📥 110K · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge ocrmypdf
  

• GitHub (👨‍💻 50 · 🔀 730 · 📋 370 - 3% open · ⏱️ 17.02.2025):

  git clone https://github.com/madmaze/pytesseract
  

• PyPi (📥 5.6M / month · 📦 970 · ⏱️ 16.08.2024):

  pip install pytesseract
  

• Conda (📥 690K · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge pytesseract
  

• GitHub (👨‍💻 34 · 🔀 260 · 📥 1.2K · 📦 1.3K · 📋 290 - 14% open · ⏱️ 10.10.2025):

  git clone https://github.com/sirfz/tesserocr
  

• PyPi (📥 210K / month · 📦 56 · ⏱️ 10.10.2025):

  pip install tesserocr
  

• Conda (📥 290K · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge tesserocr
  

MMOCR (🥉27 · ⭐ 4.7K · 💤) - OpenMMLab文本检测、识别与理解工具箱。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 90 · 🔀 770 · 📦 240 · 📋 930 - 20% open · ⏱️ 27.11.2024):

  git clone https://github.com/open-mmlab/mmocr
  

• PyPi (📥 6K / month · 📦 4 · ⏱️ 05.05.2022):

  pip install mmocr
  

keras-ocr (🥉25 · ⭐ 1.5K) - CRAFT文本检测器的封装且灵活版本，以及.. MIT

• GitHub (👨‍💻 19 · 🔀 340 · 📥 2.1M · 📦 720 · 📋 220 - 46% open · ⏱️ 22.09.2025):

  git clone https://github.com/faustomorales/keras-ocr
  

• PyPi (📥 18K / month · 📦 8 · ⏱️ 06.11.2023):

  pip install keras-ocr
  

• Conda (📥 450 · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c anaconda keras-ocr
  

• EasyOCR (🥈34 · ⭐ 28K · 💀) - 即用型OCR，支持80多种语言及所有主流.. Apache-2
• calamari (🥉22 · ⭐ 1.2K) - 基于OCRopy的基于行的ATR引擎。 ❗️GPL-3.0
• pdftabextract (🥉21 · ⭐ 2.2K · 💀) - 一套用于从PDF文件中提取表格的工具.. Apache-2
• attention-ocr (🥉21 · ⭐ 1.1K · 💀) - 一种用于文本识别的TensorFlow模型（CNN + seq2seq.. MIT
• doc2text (🥉20 · ⭐ 1.3K · 💀) - 检测文本块，并批量对扫描质量较差的PDF进行OCR。Python.. MIT
• Mozart (🥉10 · ⭐ 690 · 💀) - 一种光学乐谱识别（OMR）系统。将乐谱.. Apache-2

• pyclugen (🥇10 · ⭐ 10) - Python中的多维聚类生成。 MIT

• GitHub (👨‍💻 1.4K · 🔀 6.8K · 📥 270 · 📦 27K · 📋 22K - 14%开放 · ⏱️ 30.10.2025):

  git clone https://github.com/ray-project/ray
  

• PyPi (📥 30M / 月 · 📦 1.1K · ⏱️ 29.10.2025):

  pip install ray
  

• Conda (📥 920K · ⏱️ 22.10.2025):

  conda install -c conda-forge ray-tune
  

• GitHub (👨‍💻 630 · 🔀 1.8K · 📦 77K · 📋 5.6K - 21%开放 · ⏱️ 29.10.2025):

  git clone https://github.com/dask/dask
  

• PyPi (📥 20M / 月 · 📦 3.2K · ⏱️ 14.10.2025):

  pip install dask
  

• Conda (📥 14M · ⏱️ 14.10.2025):

  conda install -c conda-forge dask
  

DeepSpeed (🥇41 · ⭐ 41K) - DeepSpeed是一个深度学习优化库，它使.. Apache-2

• GitHub (👨‍💻 420 · 🔀 4.6K · 📦 15K · 📋 3.2K - 34%开放 · ⏱️ 29.10.2025):

  git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed
  

• PyPi (📥 990K / 月 · 📦 350 · ⏱️ 23.10.2025):

  pip install deepspeed
  

• Docker Hub (📥 24K · ⭐ 4 · ⏱️ 02.09.2022):

  docker pull deepspeed/deepspeed
  

• GitHub (👨‍💻 340 · 🔀 740 · 📦 42K · 📋 3.9K - 37%开放 · ⏱️ 28.10.2025):

  git clone https://github.com/dask/distributed
  

• PyPi (📥 5.4M / 月 · 📦 1K · ⏱️ 14.10.2025):

  pip install distributed
  

• Conda (📥 20M · ⏱️ 14.10.2025):

  conda install -c conda-forge distributed
  

• GitHub (👨‍💻 180 · 🔀 2.3K · 📦 1.4K · 📋 2.3K - 17%开放 · ⏱️ 28.10.2025):

  git clone https://github.com/horovod/horovod
  

• PyPi (📥 78K / 月 · 📦 34 · ⏱️ 12.06.2023):

  pip install horovod
  

metrics (🥈36 · ⭐ 2.3K) - 面向分布式、可扩展PyTorch的机器学习指标。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 280 · 🔀 460 · 📥 6.9K · 📦 45K · 📋 990 - 8%开放 · ⏱️ 27.10.2025):

  git clone https://github.com/Lightning-AI/metrics
  

• PyPi (📥 4.6K / 月 · 📦 4 · ⏱️ 26.02.2025):

  pip install metrics
  

• Conda (📥 2.2M · ⏱️ 03.09.2025):

  conda install -c conda-forge torchmetrics
  

• GitHub (👨‍💻 280 · 🔀 2K · 📦 99 · 📋 9.6K - 30%开放 · ⏱️ 21.10.2025):

  git clone https://github.com/h2oai/h2o-3
  

• PyPi (📥 180K / 月 · 📦 68 · ⏱️ 08.10.2025):

  pip install h2o
  

• GitHub (👨‍💻 200 · 🔀 4.5K · 📦 530 · 📋 1.8K - 26%开放 · ⏱️ 26.09.2025):

  git clone https://github.com/hpcaitech/colossalai
  

• GitHub (👨‍💻 28 · 🔀 130 · 📥 39K · 📦 12K · 📋 230 - 2%开放 · ⏱️ 29.10.2025):

	git clone https://github.com/mpi4py/mpi4py
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/mpi4py) (📥 980K / 月 · 📦 1K · ⏱️ 2025年10月10日):
	```
	pip install mpi4py
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/mpi4py) (📥 4.5M · ⏱️ 2025年10月14日):
	```
	conda install -c conda-forge mpi4py
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/facebookresearch/fairscale">FairScale</a></b> (🥈31 ·  ⭐ 3.4K) - 面向高性能和大规模训练的 PyTorch 扩展。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/facebookresearch/fairscale) (👨‍💻 77 · 🔀 290 · 📦 9K · 📋 390 - 26% 开放 · ⏱️ 2025年4月26日):

	```
	git clone https://github.com/facebookresearch/fairscale
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/fairscale) (📥 53万 / 月 · 📦 150 · ⏱️ 2022年12月11日):
	```
	pip install fairscale
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/fairscale) (📥 53万 · ⏱️ 2025年4月22日):
	```
	conda install -c conda-forge fairscale
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/facebookincubator/submitit">Submit it</a></b> (🥈31 ·  ⭐ 1.5K) - 用于向 Slurm 提交作业的 Python 3.8+ 工具箱。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/facebookincubator/submitit) (👨‍💻 26 · 🔀 140 · 📦 4.7K · 📋 130 - 38% 开放 · ⏱️ 2025年5月21日):

	```
	git clone https://github.com/facebookincubator/submitit
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/submitit) (📥 84万 / 月 · 📦 74 · ⏱️ 2025年5月21日):
	```
	pip install submitit
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/submitit) (📥 6.5万 · ⏱️ 2025年4月22日):
	```
	conda install -c conda-forge submitit
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/intel/ipex-llm">BigDL</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 8.4K) - 加速本地 LLM 推理和微调（LLaMA、Mistral 等）。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/intel/ipex-llm) (👨‍💻 120 · 🔀 1.4K · 📥 710 · 📋 3K - 40% 开放 · ⏱️ 2025年10月14日):

	```
	git clone https://github.com/intel-analytics/BigDL
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/bigdl) (📥 1.5万 / 月 · 📦 2 · ⏱️ 2024年3月24日):
	```
	pip install bigdl
	```
- [Maven](https://search.maven.org/artifact/com.intel.analytics.bigdl/bigdl-SPARK_2.4) (📦 5 · ⏱️ 2021年4月20日):
	```
	<dependency>
		<groupId>com.intel.analytics.bigdl</groupId>
		<artifactId>bigdl-SPARK_2.4</artifactId>
		<version>[VERSION]</version>
	</dependency>
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/microsoft/SynapseML">SynapseML</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 5.2K) - 简单且分布式机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/microsoft/SynapseML) (👨‍💻 130 · 🔀 850 · 📋 820 - 49% 开放 · ⏱️ 2025年10月29日):

	```
	git clone https://github.com/microsoft/SynapseML
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/synapseml) (📥 160万 / 月 · 📦 7 · ⏱️ 2025年10月3日):
	```
	pip install synapseml
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/uber/petastorm">petastorm</a></b> (🥈29 ·  ⭐ 1.9K) - Petastorm 库支持单机或分布式训练。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/uber/petastorm) (👨‍💻 52 · 🔀 280 · 📥 580 · 📦 390 · 📋 330 - 54% 开放 · ⏱️ 2025年9月15日):

	```
	git clone https://github.com/uber/petastorm
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/petastorm) (📥 27万 / 月 · 📦 15 · ⏱️ 2025年8月11日):
	```
	pip install petastorm
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/dask/dask-ml">dask-ml</a></b> (🥉28 ·  ⭐ 940) - 使用 Dask 的可扩展机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/dask/dask-ml) (👨‍💻 82 · 🔀 260 · 📦 1.3K · 📋 550 - 51% 开放 · ⏱️ 2025年9月27日):

	```
	git clone https://github.com/dask/dask-ml
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/dask-ml) (📥 12万 / 月 · 📦 100 · ⏱️ 2025年2月8日):
	```
	pip install dask-ml
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/dask-ml) (📥 110万 · ⏱️ 2025年4月22日):
	```
	conda install -c conda-forge dask-ml
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/learning-at-home/hivemind">Hivemind</a></b> (🥉26 ·  ⭐ 2.3K) - 在 PyTorch 中进行去中心化深度学习。旨在在…上训练模型。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/learning-at-home/hivemind) (👨‍💻 34 · 🔀 190 · 📦 130 · 📋 190 - 43% 开放 · ⏱️ 2025年10月12日):

	```
	git clone https://github.com/learning-at-home/hivemind
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/hivemind) (📥 4.3万 / 月 · 📦 12 · ⏱️ 2025年4月20日):
	```
	pip install hivemind
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/microsoft/SynapseML">MMLSpark</a></b> (🥉23 ·  ⭐ 5.2K) - 简单且分布式机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_fe704fb3770b.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/microsoft/SynapseML) (👨‍💻 130 · 🔀 850 · 📋 820 - 49% 开放 · ⏱️ 2025年10月29日):

	```
	git clone https://github.com/microsoft/SynapseML
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/mmlspark) (⏱️ 2020年3月18日):
	```
	pip install mmlspark
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/apache/singa">Apache Singa</a></b> (🥉23 ·  ⭐ 3.6K · 💤) - 一个 distributed deep learning platform. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/apache/singa) (👨‍💻 98 · 🔀 1.3K · 📦 6 · 📋 140 - 35% 开放 · ⏱️ 2025年3月26日):

	```
	git clone https://github.com/apache/singa
	```
- [Conda](https://anaconda.org/nusdbsystem/singa) (📥 1.2K · ⏱️ 2025年3月25日):
	```
	conda install -c nusdbsystem singa
	```
- [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/apache/singa) (📥 9.9K · ⭐ 3 · ⏱️ 2022年5月31日):
	```
	docker pull apache/singa
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/intel/analytics-zoo">analytics-zoo</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 2.6K) - 分布式 Tensorflow、Keras 和 PyTorch 在 Apache 上运行。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_fe704fb3770b.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/intel/analytics-zoo) (👨‍💻 110 · 🔀 730 · 📋 1.3K - 32% 开放 · ⏱️ 2025年10月9日):

	```
	git clone https://github.com/intel-analytics/analytics-zoo
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/analytics-zoo) (📥 600 / 月 · 📦 1 · ⏱️ 2022年8月22日):
	```
	pip install analytics-zoo
	```
</details>
<details><summary>显示 17 个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/DEAP/deap">DEAP</a></b> (亚军34 ·  ⭐ 6.2K) - Python中的分布式进化算法。 <code><a href="http://bit.ly/37RvQcA">❗️LGPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/ipython/ipyparallel">ipyparallel</a></b> (亚军29 ·  ⭐ 2.6K) - IPython Parallel：交互式并行计算于.. <code>❗无许可</code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_30780f272ab4.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark">TensorFlowOnSpark</a></b> (季军25 ·  ⭐ 3.9K · 💀) - TensorFlowOnSpark将TensorFlow程序带到.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_fe704fb3770b.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/maxpumperla/elephas">Elephas</a></b> (季军24 ·  ⭐ 1.6K · 💀) - 使用Keras和Spark进行分布式深度学习。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code>keras</code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_fe704fb3770b.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/tensorflow/mesh">Mesh</a></b> (季军23 ·  ⭐ 1.6K · 💀) - Mesh TensorFlow：让模型并行化更简单。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/bytedance/byteps">BytePS</a></b> (季军21 ·  ⭐ 3.7K · 💀) - 一个高性能且通用的分布式DNN框架.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/peterwittek/somoclu">somoclu</a></b> (季军21 ·  ⭐ 280 · 💀) - 大规模并行自组织映射：加速在..上的训练。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/databricks/tensorframes">TensorFrames</a></b> (季军19 ·  ⭐ 750 · 💀) - [已弃用] 面向DataFrame的Tensorflow封装器.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_fe704fb3770b.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/Ibotta/sk-dist">sk-dist</a></b> (季军19 ·  ⭐ 290 · 💀) - PySpark中的分布式scikit-learn元估计器。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_fe704fb3770b.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax">mesh-transformer-jax</a></b> (季军18 ·  ⭐ 6.4K · 💀) - 在JAX和Haiku中实现模型并行的Transformer。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_7c56c4b141f9.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/google-deepmind/launchpad">launchpad</a></b> (季军18 ·  ⭐ 330 · 💀) - Launchpad是一个简化编写..的库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/uber/fiber">Fiber</a></b> (季军17 ·  ⭐ 1K · 💀) - 让AI的分布式计算变得简单。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/Bluefog-Lib/bluefog">bluefog</a></b> (季军17 ·  ⭐ 290 · 💀) - 面向PyTorch的分布式与去中心化训练框架.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/tunib-ai/parallelformers">parallelformers</a></b> (季军16 ·  ⭐ 790 · 💀) - Parallelformers：一种高效的模型并行化.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/ml-tooling/lazycluster">LazyCluster</a></b> (季军13 ·  ⭐ 49 · 💀) - 让分布式机器学习变得简单。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/petuum/autodist">autodist</a></b> (季军12 ·  ⭐ 130 · 💀) - 在TensorFlow上进行简单的分布式深度学习。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/facebookresearch/moolib">moolib</a></b> (季军11 ·  ⭐ 370 · 💀) - 一个用于使用PyTorch进行分布式ML训练的库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
</details>
<br>



## 超参数优化与自动化机器学习

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于超参数优化、自动化机器学习和神经架构搜索的库。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/optuna/optuna">Optuna</a></b> (冠军44 ·  ⭐ 13K) - 一个超参数优化框架。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/optuna/optuna) (👨‍💻 320 · 🔀 1.2K · 📦 30K · 📋 1.8K - 3%开放 · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/optuna/optuna
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/optuna) (📥 7.6M / 月 · 📦 1.5K · ⏱️ 18.08.2025):
	```
	pip install optuna
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/optuna) (📥 3.4M · ⏱️ 19.08.2025):
	```
	conda install -c conda-forge optuna
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/facebook/Ax">Ax</a></b> (冠军36 ·  ⭐ 2.6K) - 自适应实验平台。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/facebook/Ax) (👨‍💻 200 · 🔀 350 · 📦 1.2K · 📋 930 - 12%开放 · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/facebook/Ax
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/ax-platform) (📥 240K / 月 · 📦 71 · ⏱️ 09.09.2025):
	```
	pip install ax-platform
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/ax-platform) (📥 49K · ⏱️ 10.09.2025):
	```
	conda install -c conda-forge ax-platform
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/autogluon/autogluon">AutoGluon</a></b> (冠军35 ·  ⭐ 9.6K) - 用3行代码实现快速准确的机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/autogluon/autogluon) (👨‍💻 140 · 🔀 1.1K · 📦 1.2K · 📋 1.8K - 24%开放 · ⏱️ 29.10.2025):

git clone https://github.com/autogluon/autogluon
```

• PyPi (📥 26万/月 · 📦 38 · ⏱️ 2025年10月23日):

  pip install autogluon
  

• Conda (📥 4.5万 · ⏱️ 2025年7月30日):

  conda install -c conda-forge autogluon
  

• Docker Hub (📥 2万 · ⭐ 19 · ⏱️ 2025年6月16日):

  docker pull autogluon/autogluon
  

BoTorch (🥇第35名 · ⭐ 3.4K) - PyTorch中的贝叶斯优化。 MIT

• GitHub (👨‍💻 150 · 🔀 450 · 📦 1.8K · 📋 600 - 10%开放 · ⏱️ 2025年10月29日):

  git clone https://github.com/pytorch/botorch
  

• PyPi (📥 48万/月 · 📦 140 · ⏱️ 2025年10月23日):

  pip install botorch
  

• Conda (📥 18万 · ⏱️ 2025年10月24日):

  conda install -c conda-forge botorch
  

• GitHub (👨‍💻 52 · 🔀 1.6K · 📥 180 · 📦 4.1K · 📋 390 - 1%开放 · ⏱️ 2025年9月9日):

  git clone https://github.com/fmfn/BayesianOptimization
  

• PyPi (📥 51万/月 · 📦 190 · ⏱️ 2025年7月24日):

  pip install bayesian-optimization
  

• GitHub (👨‍💻 100 · 🔀 1.1K · 📦 2.2万 · 📋 800 - 17%开放 · ⏱️ 2024年12月27日):

  git clone https://github.com/hyperopt/hyperopt
  

• PyPi (📥 270万/月 · 📦 450 · ⏱️ 2021年11月17日):

  pip install hyperopt
  

• Conda (📥 86万 · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge hyperopt
  

AutoKeras (🥈第32名 · ⭐ 9.3K · 💤) - 用于深度学习的AutoML库。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 150 · 🔀 1.4K · 📥 2.1万 · 📦 890 · 📋 910 - 16%开放 · ⏱️ 2024年12月16日):

  git clone https://github.com/keras-team/autokeras
  

• PyPi (📥 1.5万/月 · 📦 13 · ⏱️ 2024年3月20日):

  pip install autokeras
  

• GitHub (👨‍💻 75 · 🔀 900 · 📦 2.1K · 📋 1K - 15%开放 · ⏱️ 2024年11月13日):

  git clone https://github.com/alteryx/featuretools
  

• PyPi (📥 10万/月 · 📦 74 · ⏱️ 2024年5月14日):

  pip install featuretools
  

• Conda (📥 27万 · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge featuretools
  

• GitHub (👨‍💻 58 · 🔀 360 · 📦 1.2K · 📋 310 - 40%开放 · ⏱️ 2025年4月23日):

  git clone https://github.com/facebookresearch/nevergrad
  

• PyPi (📥 15万/月 · 📦 72 · ⏱️ 2025年4月23日):

  pip install nevergrad
  

• Conda (📥 6.7万 · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge nevergrad
  

lazypredict (🥈第28名 · ⭐ 3.2K) - Lazy Predict可以帮助在无需大量代码的情况下构建许多基础模型.. MIT

• GitHub (👨‍💻 19 · 🔀 360 · 📦 1.4K · 📋 160 - 64%开放 · ⏱️ 2025年10月17日):

  git clone https://github.com/shankarpandala/lazypredict
  

• PyPi (📥 3.1万/月 · 📦 8 · ⏱️ 2025年4月5日):

  pip install lazypredict
  

• Conda (📥 6.6千 · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge lazypredict
  

• GitHub (👨‍💻 30 · 🔀 420 · 📦 170 · 📋 680 - 21%开放 · ⏱️ 2025年7月7日):

  git clone https://github.com/mljar/mljar-supervised
  

• PyPi (📥 8.7万/月 · 📦 6 · ⏱️ 2025年7月7日):

  pip install mljar-supervised
  

• Conda (📥 5.2万 · ⏱️ 2025年7月8日):

  conda install -c conda-forge mljar-supervised
  

• GitHub (👨‍💻 15 · 🔀 51 · 📥 340 · 📦 40 · 📋 120 - 28%开放 · ⏱️ 2025年10月25日):

  git clone https://github.com/SimonBlanke/Hyperactive
  

• PyPi (📥 4千/月 · 📦 13 · ⏱️ 2025年9月20日):

  pip install hyperactive
  

• GitHub (👨‍💻 40 · 🔀 89 · 📦 65 · 📋 570 - 11%开放 · ⏱️ 2025年10月14日):

	git clone https://github.com/nccr-itmo/FEDOT
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/fedot) (📥 1.8K /月 · 📦 7 · ⏱️ 2025年10月3日):
	```
	pip install fedot
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/ScottfreeLLC/AlphaPy">AlphaPy</a></b> (🥉第21名 ·  ⭐ 1.6K) - 面向交易系统和体育博彩的 Python 自动机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/ScottfreeLLC/AlphaPy) (👨‍💻 5 · 🔀 250 · 📦 10 · 📋 45 - 35% 开放 · ⏱️ 2025年8月24日):

	```
	git clone https://github.com/ScottfreeLLC/AlphaPy
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/alphapy) (📥 320 /月 · ⏱️ 2020年8月29日):
	```
	pip install alphapy
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/AutoViML/Auto_ViML">Auto ViML</a></b> (🥉第20名 ·  ⭐ 540 · 💤) - 仅用一行代码即可自动构建多个机器学习模型.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/AutoViML/Auto_ViML) (👨‍💻 9 · 🔀 100 · 📦 28 · ⏱️ 2025年1月30日):

	```
	git clone https://github.com/AutoViML/Auto_ViML
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/autoviml) (📥 2.6K /月 · 📦 3 · ⏱️ 2025年1月30日):
	```
	pip install autoviml
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/AutoViML/featurewiz">featurewiz</a></b> (🥉第18名 ·  ⭐ 670 · 💤) - 使用先进的特征工程策略并选择最佳.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/AutoViML/featurewiz) (👨‍💻 18 · 🔀 98 · 📋 110 - 0% 开放 · ⏱️ 2025年2月19日):

	```
	git clone https://github.com/AutoViML/featurewiz
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/featurewiz) (📥 4.6K /月 · 📦 4 · ⏱️ 2025年2月19日):
	```
	pip install featurewiz
	```
</details>
<details><summary>显示 36 个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/EpistasisLab/tpot">TPOT</a></b> (🥈32 ·  ⭐ 10K) - 一个 Python 自动化机器学习工具，用于优化机器.. <code><a href="http://bit.ly/37RvQcA">❗️LGPL-3.0</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/keras-team/keras-tuner">Keras Tuner</a></b> (🥈32 ·  ⭐ 2.9K · 💀) - Keras 的超参数调优库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/scikit-optimize/scikit-optimize">scikit-optimize</a></b> (🥈32 ·  ⭐ 2.8K · 💀) - 基于序列模型的优化方法，具有一个.. <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/microsoft/nni">NNI</a></b> (🥈31 ·  ⭐ 14K · 💀) - 一个开源的 AutoML 工具包，用于自动化机器学习生命周期，.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/automl/auto-sklearn">auto-sklearn</a></b> (🥈31 ·  ⭐ 8K · 💀) - 使用 scikit-learn 的自动化机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/maxpumperla/hyperas">Hyperas</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 2.2K · 💀) - Keras + Hyperopt：一个非常简单的封装，方便.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/automl/SMAC3">SMAC3</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 1.2K · 💤) - SMAC3：一个多功能的贝叶斯优化包，用于.. <code><a href="https://tldrlegal.com/search?q=BSD-1-Clause">❗️BSD-1-Clause</a></code>
- <b><a href="https://github.com/SheffieldML/GPyOpt">GPyOpt</a></b> (🥈26 ·  ⭐ 950 · 💀) - 使用 GPy 进行高斯过程优化。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/tensorflow/adanet">AdaNet</a></b> (🥈24 ·  ⭐ 3.5K · 💀) - 具有学习保证的快速灵活的 AutoML。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/ClimbsRocks/auto_ml">auto_ml</a></b> (🥈24 ·  ⭐ 1.7K · 💀) - [未维护] 面向分析和生产的自动化机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/autonomio/talos">Talos</a></b> (🥈24 ·  ⭐ 1.6K · 💀) - 使用 TensorFlow 和 Keras 进行超参数实验。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/mindsdb/lightwood">lightwood</a></b> (🥈24 ·  ⭐ 490) - Lightwood 是机器学习的乐高积木。 <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/Epistimio/orion">Orion</a></b> (🥈24 ·  ⭐ 300 · 💀) - 异步分布式超参数优化。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/automl/HpBandSter">HpBandSter</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 620 · 💀) - 一种加强版的分布式 Hyperband 实现。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/AxeldeRomblay/MLBox">MLBox</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 1.5K · 💀) - MLBox 是一个功能强大的自动化机器学习 Python 库。 <code><a href="https://tldrlegal.com/search?q=BSD-1-Clause">❗️BSD-1-Clause</a></code>
- <b><a href="https://github.com/williamFalcon/test-tube">Test Tube</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 740 · 💀) - 一个易于记录实验并实现并行化的 Python 库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/Neuraxio/Neuraxle">Neuraxle</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 610 · 💀) - 世界上最干净的 AutoML 库 - 进行超参数调优.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/claesenm/optunity">optunity</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 420 · 💀) - 用于超参数调优的优化例程。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code
- <b><a href="https://github.com/rsteca/sklearn-deap">sklearn-deap</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 770 · 💀) - 在.. 中使用进化算法代替网格搜索。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/gugarosa/opytimizer">opytimizer</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 630 · 💀) - Opytimizer 是一个由元启发式算法组成的 Python 库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/nidhaloff/igel">igel</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 3.1K · 💀) - 一个令人愉悦的机器学习工具，允许你训练、测试和.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/dragonfly/dragonfly">Dragonfly</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 890 · 💀) - 一个用于可扩展贝叶斯优化的开源 Python 库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/HDI-Project/ATM">Auto Tune Models</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 530 · 💀) - 自动调优模型 - 一个多租户、多数据系统，用于.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/sherpa-ai/sherpa">Sherpa</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 340 · 💀) - 超参数优化使研究人员能够.. <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code>
- <b><a href="https://github.com/cerlymarco/shap-hypetune">shap-hypetune</a></b> (🥉18 ·  ⭐ 580 · 💀) - 一个用于同时进行超参数调优和.. 的 Python 包。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code
- <b><a href="https://github.com/tobegit3hub/advisor">Advisor</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 1.6K · 💀) - Google Vizier 超参数调优的开源实现。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code
- <b><a href="https://github.com/reiinakano/xcessiv">Xcessiv</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 1.3K · 💀) - 一个基于 Web 的应用程序，用于快速、可扩展且自动化的.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code
- <b><a href="https://github.com/minimaxir/automl-gs">automl-gs</a></b> (🥉16 ·  ⭐ 1.9K · 💀) - 提供输入 CSV 和目标字段以进行预测，生成一个.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code
- <b><a href="https://github.com/HunterMcGushion/hyperparameter_hunter">HyperparameterHunter</a></b> (🥉16 ·  ⭐ 710 · 💀) - 简单的超参数优化和自动结果.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code
- <b><a href="https://github.com/jmcarpenter2/parfit">Parfit</a></b> (🥉15 ·  ⭐ 200 · 💀) - 一个用于并行化拟合和灵活评分的包。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code
- <b><a href="https://github.com/carpedm20/ENAS-pytorch">ENAS</a></b> (🥉13 ·  ⭐ 2.7K · 💀) - 通过.. 的高效神经架构搜索的 PyTorch 实现。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code
- <b><a href="https://github.com/LGE-ARC-AdvancedAI/auptimizer">Auptimizer</a></b> (🥉12 ·  ⭐ 200 · 💀) - 一个自动化的 ML 模型优化工具。 <code><a href="http://bit.ly/2M0xdwT">❗️GPL-3.0</a></code
- <b><a href="https://github.com/genixpro/hypermax">Hypermax</a></b> (🥉12 ·  ⭐ 110 · 💀) - 更好、更快的超参数优化。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code
- <b><a href="https://github.com/google/model_search">model_search</a></b> (🥉11 ·  ⭐ 3.3K · 💀) - 大规模模型架构搜索的 AutoML 算法。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code
- <b><a href="https://github.com/joeddav/devol">Devol</a></b> (🥉11 ·  ⭐ 950 · 💀) - 使用 Keras 进行遗传神经架构搜索。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code
- <b><a href="https://github.com/gdikov/hypertunity">Hypertunity</a></b> (🥉9 ·  ⭐ 140 · 💀) - 一个用于黑盒超参数优化的工具集。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code
</details>
<br>

## 强化学习

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于构建和评估强化学习及基于智能体系统的库。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL">FinRL</a></b> (🥇30 ·  ⭐ 13K) - FinRL：金融强化学习。<code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL) (👨‍💻 130 · 🔀 2.9K · 📦 110 · 📋 760 - 35% 开放 · ⏱️ 03.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/finrl) (📥 2.8K / 月 · ⏱️ 08.01.2022):
	```
	pip install finrl
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/Farama-Foundation/ViZDoom">ViZDoom</a></b> (🥇29 ·  ⭐ 1.9K) - 基于1993年游戏《毁灭战士》的强化学习环境。<code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/Farama-Foundation/ViZDoom) (👨‍💻 57 · 🔀 400 · 📥 12K · 📦 340 · 📋 470 - 6% 开放 · ⏱️ 26.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/mwydmuch/ViZDoom
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/vizdoom) (📥 6.9K / 月 · 📦 20 · ⏱️ 22.10.2025):
	```
	pip install vizdoom
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/google/dopamine">Dopamine</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 11K · 💤) - Dopamine 是一个用于快速原型设计的研究框架……<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/google/dopamine) (👨‍💻 15 · 🔀 1.4K · 📦 21 · 📋 200 - 55% 开放 · ⏱️ 04.11.2024):

	```
	git clone https://github.com/google/dopamine
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/dopamine-rl) (📥 68K / 月 · 📦 10 · ⏱️ 31.10.2024):
	```
	pip install dopamine-rl
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/google-deepmind/acme">Acme</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 3.8K) - 一个包含强化学习组件和智能体的库。<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/google-deepmind/acme) (👨‍💻 90 · 🔀 500 · 📦 250 · 📋 270 - 24% 开放 · ⏱️ 26.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/deepmind/acme
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/dm-acme) (📥 6.4K / 月 · 📦 3 · ⏱️ 10.02.2022):
	```
	pip install dm-acme
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/dm-acme) (📥 14K · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge dm-acme
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/tensorflow/agents">TF-Agents</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 3K) - TF-Agents：一个可靠、可扩展且易于使用的 TensorFlow……<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/tensorflow/agents) (👨‍💻 150 · 🔀 740 · 📋 680 - 30% 开放 · ⏱️ 16.06.2025):

	```
	git clone https://github.com/tensorflow/agents
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/tf-agents) (📥 45K / 月 · 📦 14 · ⏱️ 14.12.2023):
	```
	pip install tf-agents
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/google-deepmind/rlax">RLax</a></b> (🥉26 ·  ⭐ 1.4K) - 一个在 JAX 中实现的强化学习基础组件库。<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_7c56c4b141f9.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/google-deepmind/rlax) (👨‍💻 23 · 🔀 95 · 📦 370 · 📋 28 - 32% 开放 · ⏱️ 26.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/deepmind/rlax
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/rlax) (📥 48K / 月 · 📦 22 · ⏱️ 01.09.2025):
	```
	pip install rlax
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PARL">PARL</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 3.4K) - 一个高性能的分布式训练框架，用于强化学习……<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_78a8ec7dec20.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/PaddlePaddle/PARL) (👨‍💻 46 · 🔀 820 · 📦 140 · 📋 540 - 23% 开放 · ⏱️ 13.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/PaddlePaddle/PARL
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/parl) (📥 770 / 月 · 📦 1 · ⏱️ 13.05.2022):
	```
	pip install parl
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/facebookresearch/ReAgent">ReAgent</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 3.7K) - 一个用于推理系统（强化学习等）的平台。<code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/facebookresearch/ReAgent) (👨‍💻 170 · 🔀 520 · 📋 160 - 53% 开放 · ⏱️ 17.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/facebookresearch/ReAgent
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/reagent) (📥 50 / 月 · ⏱️ 27.05.2020):
	```
	pip install reagent
	```
</details>
<details><summary>显示15个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/openai/gym">OpenAI Gym</a></b> (🥇40 ·  ⭐ 37K · 💀) - 用于开发和比较强化学习的工具包。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/openai/baselines">baselines</a></b> (🥇29 ·  ⭐ 17K · 💀) - OpenAI Baselines：高质量的强化学习实现。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/keras-rl/keras-rl">keras-rl</a></b> (🥈28 ·  ⭐ 5.6K · 💀) - Keras 的深度强化学习。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/tensorlayer/TensorLayer">TensorLayer</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 7.4K · 💀) - 面向.. 的深度学习和强化学习库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/tensorforce/tensorforce">TensorForce</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 3.3K · 💀) - TensorForce：一个用于应用.. 的 TensorFlow 库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/rlworkgroup/garage">garage</a></b> (🥉26 ·  ⭐ 2K · 💀) - 用于可复现强化学习研究的工具包。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/chainer/chainerrl">ChainerRL</a></b> (🥉25 ·  ⭐ 1.2K · 💀) - ChainerRL 是基于.. 构建的深度强化学习库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/hill-a/stable-baselines">Stable Baselines</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 4.3K · 💀) - OpenAI Baselines 的分支，实现了.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/pfnet/pfrl">PFRL</a></b> (🥉23 ·  ⭐ 1.2K · 💀) - PFRL：一个基于 PyTorch 的深度强化学习库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/google-deepmind/trfl">TRFL</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 3.1K · 💀) - TensorFlow 强化学习。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/IntelLabs/coach">Coach</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 2.3K · 💀) - 英特尔 AI 实验室的强化学习教练，可轻松.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/SerpentAI/SerpentAI">SerpentAI</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 6.9K · 💀) - 游戏智能体框架。帮助你创建能够学习的 AI / 机器人。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/google-deepmind/lab">DeepMind Lab</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 7.3K · 💀) - 一个可定制的基于智能体的 AI 研究用 3D 平台。 <code>❗无许可</code>
- <b><a href="https://github.com/enlite-ai/maze">Maze</a></b> (🥉12 ·  ⭐ 280 · 💀) - Maze 应用强化学习框架。 <code><a href="https://tldrlegal.com/search?q=Custom">❗自定义</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/google-research/rliable">rliable</a></b> (🥉11 ·  ⭐ 850 · 💀) - [NeurIPS21 杰出论文] 用于可靠评估的库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
</details>
<br>

## 推荐系统

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于构建和评估推荐系统的库。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/recommenders-team/recommenders">Recommenders</a></b> (🥇33 ·  ⭐ 21K) - 推荐系统的最佳实践。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/recommenders-team/recommenders) (👨‍💻 140 · 🔀 3.2K · 📥 790 · 📦 180 · 📋 890 - 18% 开放 · ⏱️ 13.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/microsoft/recommenders
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/recommenders) (📥 15K / 月 · 📦 4 · ⏱️ 24.12.2024):
	```
	pip install recommenders
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/meta-pytorch/torchrec">torchrec</a></b> (🥇32 ·  ⭐ 2.4K) - PyTorch 领域库，用于推荐系统。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/meta-pytorch/torchrec) (👨‍💻 400 · 🔀 560 · 📦 240 · 📋 320 - 49% 开放 · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/pytorch/torchrec
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/torchrec-nightly-cpu) (📥 160 / 月 · ⏱️ 12.05.2022):
	```
	pip install torchrec-nightly-cpu
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/PreferredAI/cornac">Cornac</a></b> (🥈28 ·  ⭐ 1K) - 多模态推荐系统的比较框架。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/PreferredAI/cornac) (👨‍💻 24 · 🔀 160 · 📦 300 · 📋 170 - 17% 开放 · ⏱️ 04.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/PreferredAI/cornac
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/cornac) (📥 44K / 月 · 📦 18 · ⏱️ 04.10.2025):
	```
	pip install cornac
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/cornac) (📥 920K · ⏱️ 05.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge cornac
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/lenskit/lkpy">lkpy</a></b> (🥈28 ·  ⭐ 300) - Python 推荐工具包。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/lenskit/lkpy) (👨‍💻 41 · 🔀 72 · 📦 140 · 📋 290 - 33% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/lenskit/lkpy
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/lenskit) (📥 6.6K / 月 · 📦 13 · ⏱️ 22.10.2025):
	```
	pip install lenskit
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/lenskit) (📥 52K · ⏱️ 23.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge lenskit
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/RUCAIBox/RecBole">RecBole</a></b> (🥉25 ·  ⭐ 4.1K · 💤) - 一个 unified, comprehensive and efficient recommendation library. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/RUCAIBox/RecBole) (👨‍💻 79 · 🔀 690 · 📋 1.1K - 32% 开放 · ⏱️ 24.02.2025):

	```
	git clone https://github.com/RUCAIBox/RecBole
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/recbole) (📥 98K / 月 · 📦 2 · ⏱️ 24.02.2025):
	```
	pip install recbole
	```
- [Conda](https://anaconda.org/aibox/recbole) (📥 9.3K · ⏱️ 25.03.2025):
	```
	conda install -c aibox recbole
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/tensorflow/recommenders">TF Recommenders</a></b> (🥉25 ·  ⭐ 2K) - TensorFlow Recommenders is a library for building.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/tensorflow/recommenders) (👨‍💻 45 · 🔀 290 · 📋 450 - 59% 开放 · ⏱️ 27.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/tensorflow/recommenders
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/tensorflow-recommenders) (📥 220K / 月 · 📦 2 · ⏱️ 03.02.2023):
	```
	pip install tensorflow-recommenders
	```
</details>
<details><summary>显示 11 个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/benfred/implicit">implicit</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 3.7K · 💀) - Fast Python Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/lyst/lightfm">lightfm</a></b> (🥈28 ·  ⭐ 5K · 💀) - A Python implementation of LightFM, a hybrid recommendation.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/NicolasHug/Surprise">scikit-surprise</a></b> (🥈27 ·  ⭐ 6.7K · 💀) - A Python scikit for building and analyzing recommender.. <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/tensorflow/ranking">TF Ranking</a></b> (🥉26 ·  ⭐ 2.8K · 💀) - Learning to Rank in TensorFlow. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/ibayer/fastFM">fastFM</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 1.1K · 💀) - fastFM: A Library for Factorization Machines. <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code>
- <b><a href="https://github.com/jfkirk/tensorrec">tensorrec</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 1.3K · 💀) - A TensorFlow recommendation algorithm and framework in.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/maciejkula/spotlight">Spotlight</a></b> (🥉18 ·  ⭐ 3K · 💀) - Deep recommender models using PyTorch. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/statisticianinstilettos/recmetrics">recmetrics</a></b> (🥉18 ·  ⭐ 580 · 💀) - A library of metrics for evaluating recommender systems. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/caserec/CaseRecommender">Case Recommender</a></b> (🥉18 ·  ⭐ 500 · 💀) - Case Recommender: A Flexible and Extensible Python.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/ylongqi/openrec">OpenRec</a></b> (🥉16 ·  ⭐ 420 · 💀) - OpenRec is an open-source and modular library for neural network-.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/ShopRunner/collie">Collie</a></b> (🥉10 ·  ⭐ 100 · 💀) - A library for preparing, training, and evaluating scalable deep.. <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
</details>
<br>

## 隐私机器学习

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于加密和隐私保护机器学习的库，采用联邦学习、差分隐私等方法。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/meta-pytorch/opacus">Opacus</a></b> (🥇32 ·  ⭐ 1.9K) - 使用差分隐私训练 PyTorch 模型。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/meta-pytorch/opacus) (👨‍💻 87 · 🔀 370 · 📥 150 · 📦 1.2K · 📋 340 - 19% open · ⏱️ 27.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/pytorch/opacus
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/opacus) (📥 92K / month · 📦 49 · ⏱️ 27.05.2025):
	```
	pip install opacus
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/opacus) (📥 28K · ⏱️ 09.07.2025):
	```
	conda install -c conda-forge opacus
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/OpenMined/PySyft">PySyft</a></b> (🥈31 ·  ⭐ 9.8K) - 在他人服务器上进行数据科学操作，同时保持数据隐私。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/OpenMined/PySyft) (👨‍💻 520 · 🔀 2K · 📥 2.1K · 📦 1 · 📋 3.4K - 1% open · ⏱️ 13.04.2025):

	```
	git clone https://github.com/OpenMined/PySyft
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/syft) (📥 32K / month · 📦 5 · ⏱️ 13.04.2025):
	```
	pip install syft
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/tensorflow/privacy">TensorFlow Privacy</a></b> (🥈24 ·  ⭐ 2K) - 用于以..方式训练机器学习模型的库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/tensorflow/privacy) (👨‍💻 60 · 🔀 460 · 📥 190 · 📋 210 - 55% open · ⏱️ 13.06.2025):

	```
	git clone https://github.com/tensorflow/privacy
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/tensorflow-privacy) (📥 18K / month · 📦 21 · ⏱️ 14.02.2024):
	```
	pip install tensorflow-privacy
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/FederatedAI/FATE">FATE</a></b> (🥉23 ·  ⭐ 6K · 💤) - 工业级联邦学习框架。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/FederatedAI/FATE) (👨‍💻 100 · 🔀 1.6K · 📦 1 · 📋 2.1K - 2% open · ⏱️ 19.11.2024):

	```
	git clone https://github.com/FederatedAI/FATE
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/ETAF) (⏱️ 06.05.2020):
	```
	pip install ETAF
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/facebookresearch/CrypTen">CrypTen</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 1.6K · 💤) - 用于隐私保护机器学习的框架。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/facebookresearch/CrypTen) (👨‍💻 40 · 🔀 290 · 📋 280 - 28% open · ⏱️ 23.11.2024):

	```
	git clone https://github.com/facebookresearch/CrypTen
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/crypten) (📥 600 / month · 📦 1 · ⏱️ 08.12.2022):
	```
	pip install crypten
	```
</details>
<details><summary>显示 2 个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/tf-encrypted/tf-encrypted">TFEncrypted</a></b> (🥈24 ·  ⭐ 1.2K · 💀) - 用于..中的加密机器学习框架。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/OpenMined/PipelineDP">PipelineDP</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 280) - PipelineDP 是一个用于应用差分隐私的 Python 框架。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
</details>
<br>

## 工作流与实验跟踪

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于组织、跟踪和可视化机器学习实验的库。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/mlflow/mlflow">mlflow</a></b> (🥇47 ·  ⭐ 23K) - 开源开发者平台，用于构建 AI/LLM 应用程序及.. <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/mlflow/mlflow) (👨‍💻 910 · 🔀 4.9K · 📦 66K · 📋 5.2K - 39% open · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/mlflow/mlflow
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/mlflow) (📥 26M / month · 📦 1.3K · ⏱️ 22.10.2025):
	```
	pip install mlflow
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/mlflow) (📥 3.7M · ⏱️ 24.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge mlflow
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/wandb/wandb">wandb client</a></b> (🥇44 ·  ⭐ 10K) - AI 开发者平台。使用 Weights & Biases 来训练和微调.. <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/wandb/wandb) (👨‍💻 220 · 🔀 790 · 📥 1.2K · 📦 84K · 📋 3.7K - 18% open · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/wandb/client
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/wandb) (📥 20M / month · 📦 2.3K · ⏱️ 28.10.2025):
	```
	pip install wandb
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/wandb) (📥 1.2M · ⏱️ 30.10.2025):
	```
	conda install -c conda-forge wandb
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/iterative/dvc">DVC</a></b> (🥇42 ·  ⭐ 15K) - 数据版本控制和机器学习实验。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/iterative/dvc) (👨‍💻 320 · 🔀 1.2K · 📦 24K · 📋 4.9K - 4% open · ⏱️ 28.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/iterative/dvc
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/dvc) (📥 1.5M / month · 📦 140 · ⏱️ 02.09.2025):
	```
	pip install dvc
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/dvc) (📥 3.1M · ⏱️ 02.09.2025):
	```
	conda install -c conda-forge dvc
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/tensorflow/tensorboard">TensorBoard</a></b> (🥇41 ·  ⭐ 7K) - TensorFlow 的可视化工具包。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/tensorflow/tensorboard) (👨‍💻 330 · 🔀 1.7K · 📦 330K · 📋 2K - 36% open · ⏱️ 12.08.2025):

git clone https://github.com/tensorflow/tensorboard
```

• PyPi (📥 31M / 月 · 📦 2.8K · ⏱️ 17.07.2025):

  pip install tensorboard
  

• Conda (📥 6M · ⏱️ 18.07.2025):

  conda install -c conda-forge tensorboard
  

SageMaker SDK (🥇41 · ⭐ 2.2K) - 用于训练和部署机器学习的库。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 500 · 🔀 1.2K · 📦 6.2K · 📋 1.6K - 21% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

  git clone https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk
  

• PyPi (📥 27M / 月 · 📦 210 · ⏱️ 29.10.2025):

  pip install sagemaker
  

• Conda (📥 1.8M · ⏱️ 30.10.2025):

  conda install -c conda-forge sagemaker-python-sdk
  

• GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 930 · 📦 950 · 📋 840 - 43% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

  git clone https://github.com/Netflix/metaflow
  

• PyPi (📥 740K / 月 · 📦 53 · ⏱️ 29.10.2025):

  pip install metaflow
  

• Conda (📥 340K · ⏱️ 29.10.2025):

  conda install -c conda-forge metaflow
  

• GitHub (👨‍💻 85 · 🔀 860 · 📥 500 · 📦 60K · 📋 470 - 18% 开放 · ⏱️ 13.06.2025):

  git clone https://github.com/lanpa/tensorboardX
  

• PyPi (📥 4.5M / 月 · 📦 740 · ⏱️ 10.06.2025):

  pip install tensorboardX
  

• Conda (📥 1.3M · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge tensorboardx
  

• GitHub (👨‍💻 140 · 🔀 1.8K · 📥 730 · 📦 7.9K · 📋 2.3K - 16% 开放 · ⏱️ 06.03.2025):

  git clone https://github.com/pycaret/pycaret
  

• PyPi (📥 310K / 月 · 📦 31 · ⏱️ 28.04.2024):

  pip install pycaret
  

• Conda (📥 78K · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge pycaret
  

• GitHub (👨‍💻 100 · 🔀 710 · 📥 3.5K · 📦 1.9K · 📋 1.2K - 45% 开放 · ⏱️ 27.10.2025):

  git clone https://github.com/allegroai/clearml
  

• PyPi (📥 500K / 月 · 📦 78 · ⏱️ 22.10.2025):

  pip install clearml
  

• Docker Hub (📥 31K · ⏱️ 05.10.2020):

  docker pull allegroai/trains
  

• GitHub (👨‍💻 380 · 🔀 610 · 📦 2.5K · 📋 2.1K - 58% 开放 · ⏱️ 29.10.2025):

  git clone https://github.com/snakemake/snakemake
  

• PyPi (📥 130K / 月 · 📦 320 · ⏱️ 22.10.2025):

  pip install snakemake
  

• Conda (📥 1.5M · ⏱️ 28.10.2025):

  conda install -c bioconda snakemake
  

• GitHub (👨‍💻 49 · 🔀 1.2K · 📦 21 · 📋 530 - 27% 开放 · ⏱️ 28.10.2025):

  git clone https://github.com/Kaggle/kaggle-api
  

• PyPi (📥 610K / 月 · 📦 240 · ⏱️ 08.05.2025):

  pip install kaggle
  

• Conda (📥 250K · ⏱️ 11.08.2025):

  conda install -c conda-forge kaggle
  

• GitHub (👨‍💻 82 · 🔀 360 · 📦 1.1K · 📋 1.1K - 37% 开放 · ⏱️ 26.06.2025):

  git clone https://github.com/aimhubio/aim
  

• PyPi (📥 120K / 月 · 📦 56 · ⏱️ 11.06.2025):

  pip install aim
  

• Conda (📥 140K · ⏱️ 22.04.2025):

  conda install -c conda-forge aim
  

• GitHub (👨‍💻 65 · 🔀 2.5K · 📥 680 · 📋 1.5K - 26% 开放 · ⏱️ 14.03.2025):

  git clone https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks
  

• PyPi (📥 2.2M / 月 · 📦 31 · ⏱️ 11.04.2025):

  pip install azureml-sdk
  

VisualDL (🥈29 · ⭐ 4.9K · 💤) - 深度学习可视化工具包。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 36 · 🔀 630 · 📥 540 · 📦 3.6K · 📋 510 - 30% 开放 · ⏱️ 22.01.2025):

	git clone https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/visualdl) (📥 17万/月 · 📦 82 · ⏱️ 30.10.2024):
	```
	pip install visualdl
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/IDSIA/sacred">sacred</a></b> (🥈29 ·  ⭐ 4.3K) - Sacred 是一款帮助你配置、组织、记录和复现实验的工具。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/IDSIA/sacred) (👨‍💻 110 · 🔀 390 · 📦 3.6K · 📋 560 - 18% 开放 · ⏱️ 22.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/IDSIA/sacred
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/sacred) (📥 4.8万/月 · 📦 60 · ⏱️ 26.11.2024):
	```
	pip install sacred
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/sacred) (📥 9.9万 · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge sacred
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/neptune-ai/neptune-client">Neptune.ai</a></b> (🥈29 ·  ⭐ 620) - 面向基础模型训练的实验跟踪工具。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/neptune-ai/neptune-client) (👨‍💻 57 · 🔀 66 · 📦 920 · 📋 260 - 12% 开放 · ⏱️ 09.06.2025):

	```
	git clone https://github.com/neptune-ai/neptune-client
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/neptune-client) (📥 48万/月 · 📦 77 · ⏱️ 15.04.2025):
	```
	pip install neptune-client
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/neptune-client) (📥 39万 · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge neptune-client
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/meta-pytorch/tnt">TNT</a></b> (🥉28 ·  ⭐ 1.7K) - 一个用于 PyTorch 训练工具和实用程序的轻量级库。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/meta-pytorch/tnt) (👨‍💻 150 · 🔀 290 · 📋 150 - 56% 开放 · ⏱️ 09.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/pytorch/tnt
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/torchnet) (📥 9.4万/月 · 📦 24 · ⏱️ 29.07.2018):
	```
	pip install torchnet
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/stared/livelossplot">livelossplot</a></b> (🥉25 ·  ⭐ 1.3K · 💤) - 适用于 Keras 等框架的 Jupyter Notebook 实时训练损失曲线绘制工具。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_30780f272ab4.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/stared/livelossplot) (👨‍💻 17 · 🔀 140 · 📦 1.9K · 📋 79 - 7% 开放 · ⏱️ 03.01.2025):

	```
	git clone https://github.com/stared/livelossplot
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/livelossplot) (📥 1.9万/月 · 📦 16 · ⏱️ 03.01.2025):
	```
	pip install livelossplot
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/google/ml-metadata">ml-metadata</a></b> (🥉25 ·  ⭐ 660) - 用于记录和检索与机器学习相关的元数据。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/google/ml-metadata) (👨‍💻 23 · 🔀 170 · 📥 3K · 📦 720 · 📋 130 - 41% 开放 · ⏱️ 03.04.2025):

	```
	git clone https://github.com/google/ml-metadata
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/ml-metadata) (📥 5万/月 · 📦 32 · ⏱️ 07.04.2025):
	```
	pip install ml-metadata
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/labmlai/labml">Labml</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 2.3K) - 从手机端监控深度学习模型训练及硬件使用情况。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/labmlai/labml) (👨‍💻 9 · 🔀 140 · 📦 240 · 📋 50 - 12% 开放 · ⏱️ 10.04.2025):

	```
	git clone https://github.com/labmlai/labml
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/labml) (📥 4.6万/月 · 📦 14 · ⏱️ 15.09.2024):
	```
	pip install labml
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/mrpowers-io/quinn">quinn</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 680 · 💤) - 用于提升开发者效率的 PySpark 方法。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_fe704fb3770b.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/mrpowers-io/quinn) (👨‍💻 31 · 🔀 98 · 📥 69 · 📦 94 · 📋 130 - 27% 开放 · ⏱️ 06.12.2024):

	```
	git clone https://github.com/MrPowers/quinn
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/quinn) (📥 75万/月 · 📦 7 · ⏱️ 13.02.2024):
	```
	pip install quinn
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/m3dev/gokart">gokart</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 330) - Gokart 解决了可重复性、任务依赖关系以及良好代码约束等问题。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/m3dev/gokart) (👨‍💻 48 · 🔀 63 · 📦 85 · 📋 100 - 31% 开放 · ⏱️ 18.06.2025):

	```
	git clone https://github.com/m3dev/gokart
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/gokart) (📥 6.7万/月 · 📦 8 · ⏱️ 18.06.2025):
	```
	pip install gokart
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/guildai/guildai">Guild AI</a></b> (🥉23 ·  ⭐ 890) - 实验跟踪与机器学习开发者工具。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/guildai/guildai) (👨‍💻 30 · 🔀 90 · 📥 32 · 📦 110 · 📋 440 - 50% 开放 · ⏱️ 29.04.2025):

	```
	git clone https://github.com/guildai/guildai
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/guildai) (📥 1.7万/月 · ⏱️ 11.05.2022):
	```
	pip install guildai
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/microsoft/tensorwatch">TensorWatch</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 3.5K) - 用于 Python 机器学习的调试、监控和可视化工具。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/microsoft/tensorwatch) (👨‍💻 15 · 🔀 360 · 📦 160 · 📋 70 - 75% 开放 · ⏱️ 27.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/microsoft/tensorwatch
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/tensorwatch) (📥 1.4万/月 · 📦 7 · ⏱️ 04.03.2020):
	```
	pip install tensorwatch
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/replicate/keepsake">keepsake</a></b> (🥉18 ·  ⭐ 1.7K · 💤) - 机器学习版本控制工具。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/replicate/keepsake) (👨‍💻 18 · 🔀 71 · 📋 190 - 65% 开放 · ⏱️ 03.12.2024):

	```
	git clone https://github.com/replicate/keepsake
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/keepsake) (📥 880/月 · 📦 1 · ⏱️ 25.01.2021):
	```
	pip install keepsake
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/datmo/datmo">datmo</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 340) - 面向数据科学家的开源生产级模型管理工具。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/datmo/datmo) (👨‍💻 6 · 🔀 30 · 📦 7 · 📋 180 - 17% 开放 · ⏱️ 23.06.2025):

git clone https://github.com/datmo/datmo
```

• PyPi (📥 130 / 月 · ⏱️ 2018年12月7日):

  pip install datmo
  

• GitHub:

  git clone https://github.com/comet-ml/examples
  

• PyPi (📥 57万 / 月 · 📦 100 · ⏱️ 2025年10月29日):

  pip install comet_ml
  

• Conda:

  conda install -c anaconda comet_ml
  

• Catalyst (🥉第28名 · ⭐ 3.4K · 💀) - 加速深度学习研发。 Apache-2
• knockknock (🥉第25名 · ⭐ 2.8K · 💀) - 敲敲：只需两行代码，就能在训练结束时收到通知。 MIT
• hiddenlayer (🥉第22名 · ⭐ 1.9K · 💀) - 神经网络图和训练指标工具，用于…… MIT
• SKLL (🥉第22名 · ⭐ 560 · 💤) - SciKit-Learn Laboratory (SKLL) 让运行机器学习任务变得简单…… ❗未授权
• TensorBoard Logger (🥉第21名 · ⭐ 630 · 💀) - 在不接触 TensorFlow 的情况下记录 TensorBoard 事件。 MIT
• Studio.ml (🥉第21名 · ⭐ 380 · 💀) - Studio：简化并加速模型构建流程。 Apache-2
• lore (🥉第20名 · ⭐ 1.5K · 💀) - Lore 使机器学习对软件工程师来说更加易于理解，并且…… MIT
• chitra (🥉第17名 · ⭐ 230) - 一个用于全栈深度学习的多功能库。简化…… Apache-2
• steppy (🥉第17名 · ⭐ 140 · 💀) - 一个轻量级的 Python 库，用于快速且可重复的实验。 MIT
• MXBoard (🥉第16名 · ⭐ 320 · 💀) - 用于在 TensorBoard 中可视化 MXNet 数据的日志记录工具。 Apache-2
• caliban (🥉第15名 · ⭐ 500 · 💀) - 使本地和云端的研究工作流程变得更加简单。 Apache-2
• ModelChimp (🥉第12名 · ⭐ 130 · 💀) - 用于机器学习和深度学习项目的实验跟踪工具。 BSD-2
• traintool (🥉第8名 · ⭐ 12 · 💀) - 可以在一个步骤中训练现成的机器学习模型。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 480 · 🔀 2.3K · 📥 1.4K · 📦 7.4万 · 📋 2K - 41% 开放 · ⏱️ 2025年10月29日):

  git clone https://github.com/openai/triton
  

• PyPi (📥 4100万 / 月 · 📦 540 · ⏱️ 2025年10月13日):

  pip install triton
  

• GitHub (👨‍💻 360 · 🔀 3.8K · 📥 2.5万 · 📦 4.9万 · 📋 3.1K - 9% 开放 · ⏱️ 2025年10月29日):

  git clone https://github.com/onnx/onnx
  

• PyPi (📥 1300万 / 月 · 📦 1600 · ⏱️ 2025年10月10日):

  pip install onnx
  

• Conda (📥 210万 · ⏱️ 2025年10月11日):

  conda install -c conda-forge onnx
  

• GitHub (👨‍💻 280 · 🔀 830 · 📋 1.3K - 11% 开放 · ⏱️ 2025年10月30日):

  git clone https://github.com/huggingface/huggingface_hub
  

• PyPi (📥 1.2亿 / 月 · 📦 4100 · ⏱️ 2025年10月28日):

  pip install huggingface_hub
  

• Conda (📥 420万 · ⏱️ 2025年10月28日):

  conda install -c conda-forge huggingface_hub
  

• GitHub (👨‍💻 260 · 🔀 880 · 📥 95 · 📦 2.8万 · 📋 1.1K - 11% 开放 · ⏱️ 2025年10月29日):

	git clone https://github.com/bentoml/BentoML
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/bentoml) (📥 18万/月 · 📦 44 · ⏱️ 2025年10月29日):
	```
	pip install bentoml
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/apple/coremltools">Core ML 工具</a></b> (🥈35 ·  ⭐ 5千) - Core ML 工具包含用于 Core ML 模型的支持工具。许可证：<code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/apple/coremltools) (👨‍💻 200 · 🔀 710 · 📥 1.5万 · 📦 5.1千 · 📋 1.6千 - 26% 开放 · ⏱️ 2025年9月22日):

	```
	git clone https://github.com/apple/coremltools
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/coremltools) (📥 110万/月 · 📦 110 · ⏱️ 2025年7月28日):
	```
	pip install coremltools
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/coremltools) (📥 11万 · ⏱️ 2025年10月2日):
	```
	conda install -c conda-forge coremltools
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/pytorch/serve">TorchServe</a></b> (🥈33 ·  ⭐ 4.4千 · 💤) - 在生产环境中服务、优化和扩展 PyTorch 模型。许可证：<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/pytorch/serve) (👨‍💻 220 · 🔀 890 · 📥 8千 · 📦 900 · 📋 1.7千 - 25% 开放 · ⏱️ 2025年3月17日):

	```
	git clone https://github.com/pytorch/serve
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/torchserve) (📥 9.7万/月 · 📦 26 · ⏱️ 2024年9月30日):
	```
	pip install torchserve
	```
- [Conda](https://anaconda.org/pytorch/torchserve) (📥 57万 · ⏱️ 2025年3月25日):
	```
	conda install -c pytorch torchserve
	```
- [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/pytorch/torchserve) (📥 150万 · ⭐ 32 · ⏱️ 2024年9月30日):
	```
	docker pull pytorch/torchserve
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml">hls4ml</a></b> (🥈28 ·  ⭐ 1.7千) - 使用 HLS 在 FPGA 上进行机器学习。许可证：<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml) (👨‍💻 82 · 🔀 440 · 📦 51 · 📋 480 - 41% 开放 · ⏱️ 2025年10月20日):

	```
	git clone https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/hls4ml) (📥 1.7千/月 · 📦 1 · ⏱️ 2025年3月17日):
	```
	pip install hls4ml
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/hls4ml) (📥 1.2万 · ⏱️ 2025年4月22日):
	```
	conda install -c conda-forge hls4ml
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/microsoft/MMdnn">mmdnn</a></b> (🥈25 ·  ⭐ 5.8千) - MMdnn 是一套帮助用户在不同深度学习框架之间互操作的工具。许可证：<code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/microsoft/MMdnn) (👨‍💻 86 · 🔀 960 · 📥 4千 · 📦 160 · 📋 630 - 53% 开放 · ⏱️ 2025年8月7日):

	```
	git clone https://github.com/Microsoft/MMdnn
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/mmdnn) (📥 320/月 · ⏱️ 2020年7月24日):
	```
	pip install mmdnn
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/microsoft/hummingbird">Hummingbird</a></b> (🥉24 ·  ⭐ 3.5千) - Hummingbird 将训练好的机器学习模型编译为张量计算，用于… 许可证：<code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/microsoft/hummingbird) (👨‍💻 40 · 🔀 290 · 📥 930 · 📋 330 - 21% 开放 · ⏱️ 2025年7月17日):

	```
	git clone https://github.com/microsoft/hummingbird
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/hummingbird-ml) (📥 7.6千/月 · 📦 7 · ⏱️ 2024年10月25日):
	```
	pip install hummingbird-ml
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/hummingbird-ml) (📥 6.4万 · ⏱️ 2025年4月22日):
	```
	conda install -c conda-forge hummingbird-ml
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/riga/tfdeploy">tfdeploy</a></b> (🥉15 ·  ⭐ 360 · 💤) - 部署 TensorFlow 图以实现快速评估和导出到… 许可证：<code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/riga/tfdeploy) (👨‍💻 4 · 🔀 38 · 📋 34 - 32% 开放 · ⏱️ 2025年1月4日):

	```
	git clone https://github.com/riga/tfdeploy
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/tfdeploy) (📥 100/月 · ⏱️ 2017年3月30日):
	```
	pip install tfdeploy
	```
</details>
<details><summary>显示10个隐藏项目...</summary>

- <b><a href="https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen">m2cgen</a></b> (🥈25 ·  ⭐ 2.9千 · 💀) - 将机器学习模型转换为原生代码（Java、C、Python、Go等）。许可证：<code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/nok/sklearn-porter">sklearn-porter</a></b> (🥉23 ·  ⭐ 1.3千 · 💀) - 将训练好的 scikit-learn 估计器转译为 C、Java 等。许可证：<code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
- <b><a href="https://github.com/cortexlabs/cortex">cortex</a></b> (🥉22 ·  ⭐ 8千 · 💀) - 大规模机器学习的生产基础设施。许可证：<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/nebuly-ai/optimate">nebullvm</a></b> (🥉21 ·  ⭐ 8.4千 · 💀) - 一系列用于优化 AI 模型性能的库。许可证：<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/larq/compute-engine">Larq Compute Engine</a></b> (🥉20 ·  ⭐ 250) - 针对二值化神经网络的高度优化推理引擎。许可证：<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/gmalivenko/pytorch2keras">pytorch2keras</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 860 · 💀) - PyTorch 到 Keras 模型的转换工具。许可证：<code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/cog-imperial/OMLT">OMLT</a></b> (🥉19 ·  ⭐ 340) - 将训练好的机器学习模型表示为 Pyomo 优化问题。许可证：❗无许可
- <b><a href="https://github.com/Cornerstone-OnDemand/modelkit">modelkit</a></b> (🥉17 ·  ⭐ 150 · 💀) - 用于开发和维护机器学习模型的工具包。许可证：<code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code>
- <b><a href="https://github.com/backprop-ai/backprop">backprop</a></b> (🥉14 ·  ⭐ 240 · 💀) - Backprop 使使用、微调和部署最先进的… 变得简单。许可证：<code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code>
- <b><a href="https://github.com/apple/ml-ane-transformers">ml-ane-transformers</a></b> (🥉13 ·  ⭐ 2.7千 · 💀) - Transformer 的参考实现。许可证：❗无许可 <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code>
</details>
<br>



## 模型可解释性

<a href="#contents"><img align="right" width="15" height="15" src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_24b9d31eb293.png" alt="返回顶部"></a>

_用于可视化、解释、调试、评估和解释机器学习模型的库。_

<details><summary><b><a href="https://github.com/shap/shap">shap</a></b> (🥇42 ·  ⭐ 25K) - 一种基于博弈论的方法，用于解释任何机器学习模型的输出。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/shap/shap) (👨‍💻 280 · 🔀 3.4K · 📦 36K · 📋 2.7K - 23% open · ⏱️ 30.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/slundberg/shap
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/shap) (📥 9.5M / month · 📦 1.2K · ⏱️ 14.10.2025):
	```
	pip install shap
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/shap) (📥 7.5M · ⏱️ 17.06.2025):
	```
	conda install -c conda-forge shap
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/arviz-devs/arviz">arviz</a></b> (🥇37 ·  ⭐ 1.7K) - 使用Python对贝叶斯模型进行探索性分析。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/arviz-devs/arviz) (👨‍💻 180 · 🔀 460 · 📥 190 · 📦 11K · 📋 900 - 19% open · ⏱️ 22.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/arviz-devs/arviz
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/arviz) (📥 3.7M / month · 📦 410 · ⏱️ 09.07.2025):
	```
	pip install arviz
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/arviz) (📥 2.5M · ⏱️ 10.07.2025):
	```
	conda install -c conda-forge arviz
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/lutzroeder/netron">Netron</a></b> (🥇36 ·  ⭐ 32K) - 神经网络、深度学习和机器学习的可视化工具。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_98d39edfd444.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/lutzroeder/netron) (👨‍💻 2 · 🔀 3K · 📥 160K · 📦 13 · 📋 1.2K - 1% open · ⏱️ 29.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/lutzroeder/netron
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/netron) (📥 43K / month · 📦 92 · ⏱️ 23.10.2025):
	```
	pip install netron
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/huggingface/evaluate">evaluate</a></b> (🥇34 ·  ⭐ 2.4K) - Evaluate：一个用于轻松评估机器学习模型的库。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/huggingface/evaluate) (👨‍💻 130 · 🔀 290 · 📦 24K · 📋 390 - 62% open · ⏱️ 25.09.2025):

	```
	git clone https://github.com/huggingface/evaluate
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/evaluate) (📥 3.6M / month · 📦 660 · ⏱️ 18.09.2025):
	```
	pip install evaluate
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/interpretml/interpret">InterpretML</a></b> (🥇33 ·  ⭐ 6.7K) - 拟合可解释模型。解释黑盒机器学习。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_30780f272ab4.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/interpretml/interpret) (👨‍💻 53 · 🔀 770 · 📦 930 · 📋 490 - 22% open · ⏱️ 24.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/interpretml/interpret
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/interpret) (📥 230K / month · 📦 58 · ⏱️ 14.10.2025):
	```
	pip install interpret
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/meta-pytorch/captum">Captum</a></b> (🥇33 ·  ⭐ 5.4K) - PyTorch的模型可解释性和理解工具。 <code><a href="http://bit.ly/3aKzpTv">BSD-3</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_60de76573b29.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/meta-pytorch/captum) (👨‍💻 140 · 🔀 540 · 📦 3.5K · 📋 610 - 41% open · ⏱️ 23.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/pytorch/captum
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/captum) (📥 330K / month · 📦 170 · ⏱️ 27.03.2025):
	```
	pip install captum
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/captum) (📥 130K · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge captum
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/py-why/dowhy">DoWhy</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 7.8K) - DoWhy是一个支持显式因果推断的Python库。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/py-why/dowhy) (👨‍💻 100 · 🔀 980 · 📥 43 · 📦 660 · 📋 510 - 27% open · ⏱️ 28.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/py-why/dowhy
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/dowhy) (📥 83K / month · 📦 28 · ⏱️ 12.07.2025):
	```
	pip install dowhy
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/dowhy) (📥 51K · ⏱️ 13.07.2025):
	```
	conda install -c conda-forge dowhy
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/MAIF/shapash">shapash</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 3K) - Shapash：面向用户的可解释性和可理解性工具。 <code><a href="http://bit.ly/3nYMfla">Apache-2</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_30780f272ab4.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/MAIF/shapash) (👨‍💻 43 · 🔀 350 · 📦 200 · 📋 240 - 16% open · ⏱️ 03.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/MAIF/shapash
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/shapash) (📥 7.5K / month · 📦 4 · ⏱️ 24.07.2025):
	```
	pip install shapash
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/oegedijk/explainerdashboard">explainerdashboard</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 2.5K) - 快速构建可解释AI仪表盘，展示模型内部机制。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/oegedijk/explainerdashboard) (👨‍💻 23 · 🔀 340 · 📦 650 · 📋 240 - 16% open · ⏱️ 01.08.2025):

	```
	git clone https://github.com/oegedijk/explainerdashboard
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/explainerdashboard) (📥 42K / month · 📦 15 · ⏱️ 03.06.2025):
	```
	pip install explainerdashboard
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/explainerdashboard) (📥 75K · ⏱️ 04.06.2025):
	```
	conda install -c conda-forge explainerdashboard
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/fairlearn/fairlearn">fairlearn</a></b> (🥈30 ·  ⭐ 2.1K) - 一个Python包，用于评估和提高机器学习模型的公平性。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code> <code><img src="https://oss.gittoolsai.com/images/lukasmasuch_best-of-ml-python_readme_c3e72c366451.png" style="display:inline;" width="13" height="13"></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/fairlearn/fairlearn) (👨‍💻 100 · 🔀 470 · 📦 3 · 📋 520 - 24% open · ⏱️ 27.10.2025):

	```
	git clone https://github.com/fairlearn/fairlearn
	```
- [PyPi](https://pypi.org/project/fairlearn) (📥 160K / month · 📦 80 · ⏱️ 19.10.2025):
	```
	pip install fairlearn
	```
- [Conda](https://anaconda.org/conda-forge/fairlearn) (📥 55K · ⏱️ 22.04.2025):
	```
	conda install -c conda-forge fairlearn
	```
</details>
<details><summary><b><a href="https://github.com/parrt/dtreeviz">dtreeviz</a></b> (🥈28 ·  ⭐ 3.1K · 💤) - 一个 Python 库，用于决策树的可视化和模型解释。 <code><a href="http://bit.ly/34MBwT8">MIT</a></code></summary>

- [GitHub](https://github.com/parrt/dtreeviz) (👨‍💻 27 · 🔀 340 · 📦 1.6K · 📋 210 - 35% open · ⏱️ 06.03.2025):

git clone https://github.com/parrt/dtreeviz
```

• PyPi (📥 11万/月 · 📦 53 · ⏱️ 2022年7月7日):

  pip install dtreeviz
  

• Conda (📥 12万 · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge dtreeviz
  

模型分析 (🥈第27名 · ⭐ 1.3K) - 面向TensorFlow的模型分析工具。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 61 · 🔀 280 · 📋 97 - 39%开放 · ⏱️ 2025年8月6日):

  git clone https://github.com/tensorflow/model-analysis
  

• PyPi (📥 20万/月 · 📦 20 · ⏱️ 2025年6月23日):

  pip install tensorflow-model-analysis
  

• GitHub (👨‍💻 73 · 🔀 870 · 📦 740 · 📋 300 - 65%开放 · ⏱️ 2025年10月16日):

  git clone https://github.com/Trusted-AI/AIF360
  

• PyPi (📥 2.9万/月 · 📦 32 · ⏱️ 2024年4月8日):

  pip install aif360
  

• Conda (📥 2.9万 · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge aif360
  

• GitHub (👨‍💻 27 · 🔀 130 · 📦 130 · 📋 98 - 38%开放 · ⏱️ 2025年8月26日):

  git clone https://github.com/csinva/imodels
  

• PyPi (📥 3万/月 · 📦 12 · ⏱️ 2025年8月26日):

  pip install imodels
  

• GitHub (👨‍💻 38 · 🔀 360 · 📋 210 - 57%开放 · ⏱️ 2024年12月20日):

  git clone https://github.com/PAIR-code/lit
  

• PyPi (📥 1.1万/月 · 📦 3 · ⏱️ 2024年12月20日):

  pip install lit-nlp
  

• Conda (📥 13万 · ⏱️ 2025年4月22日):

  conda install -c conda-forge lit-nlp
  

responsible-ai-widgets (🥉第25名 · ⭐ 1.6K · 💤) - 负责任AI工具箱是一套提供……的工具。 MIT

• GitHub (👨‍💻 43 · 🔀 430 · 📋 330 - 28%开放 · ⏱️ 2025年2月7日):

  git clone https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox
  

• PyPi (📥 1万/月 · 📦 6 · ⏱️ 2024年7月8日):

  pip install raiwidgets
  

• GitHub (👨‍💻 23 · 🔀 120 · 📦 200 · 📋 99 - 51%开放 · ⏱️ 2025年3月25日):

  git clone https://github.com/dssg/aequitas
  

• PyPi (📥 1.9万/月 · 📦 8 · ⏱️ 2024年1月30日):

  pip install aequitas
  

• GitHub (👨‍💻 41 · 🔀 310 · 📦 170 · 📋 86 - 62%开放 · ⏱️ 2025年2月26日):

  git clone https://github.com/Trusted-AI/AIX360
  

• PyPi (📥 1.8万/月 · 📦 1 · ⏱️ 2023年7月31日):

  pip install aix360
  

keract (🥉第24名 · ⭐ 1.1K) - Keras中各层的输出与梯度，轻松实现。 MIT

• GitHub (👨‍💻 17 · 🔀 190 · 📦 260 · 📋 89 - 3%开放 · ⏱️ 2025年4月7日):

  git clone https://github.com/philipperemy/keract
  

• PyPi (📥 8.8万/月 · 📦 7 · ⏱️ 2025年4月7日):

  pip install keract
  

DiCE (🥉第23名 · ⭐ 1.5K) - 为任何机器生成多样化的反事实解释…… MIT

• GitHub (👨‍💻 23 · 🔀 210 · 📋 190 - 49%开放 · ⏱️ 2025年7月13日):

  git clone https://github.com/interpretml/DiCE
  

• PyPi (📥 4.8万/月 · 📦 13 · ⏱️ 2025年7月13日):

  pip install dice-ml
  

• GitHub (👨‍💻 6 · 🔀 87 · 📦 42 · 📋 30 - 13%开放 · ⏱️ 2025年2月14日):

  git clone https://github.com/aerdem4/lofo-importance
  

• PyPi (📥 1.5万/月 · 📦 5 · ⏱️ 2025年2月14日):

  pip install lofo-importance
  

随机森林重要性 (🥉第19名 · ⭐ 620 · 💤) - 用于计算排列重要性和列删除重要性的代码…… MIT

• GitHub (👨‍💻 16 · 🔀 130 · 📋 39 - 20% 开源 · ⏱️ 24.03.2025):

  git clone https://github.com/parrt/random-forest-importances
  

• PyPi (📥 16K / 月 · 📦 5 · ⏱️ 28.01.2021):

  pip install rfpimp
  

fairness-indicators (🥉18 · ⭐ 360) - TensorFlow 的公平性评估与可视化工具。 Apache-2

• GitHub (👨‍💻 39 · 🔀 86 · 📋 45 - 77% 开源 · ⏱️ 04.08.2025):

  git clone https://github.com/tensorflow/fairness-indicators
  

• PyPi (📥 1.1K / 月 · ⏱️ 25.06.2025):

  pip install fairness-indicators
  

• Lime (亚军32 · ⭐ 1.2万 · 💀) - Lime：解释任何机器学习分类器的预测。 BSD-2
• pyLDAvis (亚军29 · ⭐ 1.8千 · 💀) - 用于交互式主题模型可视化的 Python 库... BSD-3
• yellowbrick (亚军27 · ⭐ 4.4千 · 💀) - 可视化分析和诊断工具，以促进.. Apache-2
• Deep Checks (亚军27 · ⭐ 3.9千) - Deepchecks：用于持续验证机器学习模型的测试及.. ❗️AGPL-3.0
• Alibi (亚军27 · ⭐ 2.6千) - 用于解释机器学习模型的算法。 ❗️Intel
• scikit-plot (亚军27 · ⭐ 2.4千 · 💀) - 一个直观的库，用于为.. 添加绘图功能。 MIT
• DALEX (亚军27 · ⭐ 1.4千) - 模型无关的语言，用于探索和解释（JMLR 2018；.. ❗️GPL-3.0
• eli5 (亚军26 · ⭐ 2.8千 · 💀) - 一个用于调试/检查机器学习分类器的库以及.. MIT
• iNNvestigate (亚军26 · ⭐ 1.3千 · 💀) - 一个用于调查神经网络预测的工具箱！ BSD-2
• Lucid (季军25 · ⭐ 4.7千 · 💀) - 一套用于研究的基础设施和工具集。 Apache-2
• keras-vis (季军25 · ⭐ 3千 · 💀) - Keras 的神经网络可视化工具包。 MIT
• CausalNex (季军24 · ⭐ 2.4千 · 💀) - 一个帮助数据科学家推断的 Python 库。 Apache-2
• checklist (季军24 · ⭐ 2千 · 💀) - 超越准确度：使用 CheckList 对 NLP 模型进行行为测试。 MIT
• What-If Tool (季军23 · ⭐ 980 · 💀) - What-If 工具的源代码/网页/演示。 Apache-2
• tf-explain (季军22 · ⭐ 1千 · 💀) - 使用 TensorFlow 的 tf.keras 模型可解释性方法。 MIT
• deeplift (季军22 · ⭐ 870 · 💀) - 公开的 deeplift 仓库。 MIT
• TreeInterpreter (季军22 · ⭐ 760 · 💀) - 用于解释 scikit-learn 决策树的包。 BSD-3
• Quantus (季军22 · ⭐ 630) - Quantus 是一个可解释 AI 工具箱，用于负责任地评估.. ❗️GPL-3.0
• XAI (季军21 · ⭐ 1.2千 · 💀) - XAI：一个用于机器学习的可解释性工具箱。 MIT
• tcav (季军20 · ⭐ 640 · 💀) - TCAV 机器学习可解释性项目的代码。 Apache-2
• ecco (季军19 · ⭐ 2.1千 · 💀) - 解释、分析和可视化 NLP 语言模型。Ecco 创建.. BSD-3
• sklearn-evaluation (季军17 · ⭐ 460 · 💀) - 让机器学习模型评估变得简单：图表、.. MIT
• model-card-toolkit (季军17 · ⭐ 440 · 💀) - 一个简化并自动化.. 的工具箱。 Apache-2
• Anchor (季军16 · ⭐ 810 · 💀) - 高精度模型无关解释论文的代码。 BSD-2
• FlashTorch (季军15 · ⭐ 740 · 💀) - PyTorch 中的神经网络可视化工具！演示 --。 MIT
• ExplainX.ai (季军15 · ⭐ 440 · 💀) - 数据科学家的可解释 AI 框架。解释和调试任何.. MIT
• effector (季军15 · ⭐ 120) - Effector：一个用于全局和区域效应方法的 Python 包。 MIT
• Skater (季军14 · ⭐ 1.1千) - 用于模型解释/说明的 Python 库。 ❗️UPL-1.0
• interpret-text (季军14 · ⭐ 430 · 💀) - 一个结合了最先进解释器的库。 MIT
• bias-detector (季军13 · ⭐ 45 · 💀) - Bias Detector 是一个用于检测机器中偏见的 Python 包。 MIT
• Attribution Priors (季军12 · ⭐ 120 · 💀) - 用于使用.. 训练可解释模型的工具。 MIT
• contextual-ai (季军12 · ⭐ 87 · 💀) - Contextual AI 为不同阶段添加可解释性。 Apache-2