30-Days-Of-Python 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
The 30 Days of Python programming challenge is a step-by-step guide to learn the Python programming language in 30 days. This challenge may take mor…
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
30-Days-Of-Python 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
The 30 Days of Python programming challenge is a step-by-step guide to learn the Python programming language in 30 days. This challenge may take mor…
PythonDataScienceHandbook 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python Data Science Handbook: full text in Jupyter Notebooks
data-science-ipython-notebooks 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Data science Python notebooks: Deep learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), mat…
matplotlib 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
matplotlib: plotting with Python
阿布量化交易系统(股票,期权,期货,比特币,机器学习) 基于python的开源量化交易,量化投资架构
阿布量化交易系统(股票,期权,期货,比特币,机器学习) 基于python的开源量化交易,量化投资架构
pygwalker 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
PyGWalker: Turn your dataframe into an interactive UI for visual analysis
cheatsheets-ai 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Essential Cheat Sheets for deep learning and machine learning researchers https://medium.com/@kailashahirwar/essential-cheat-sheets-for-machine-lear…
prettymaps 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Draw pretty maps from OpenStreetMap data! Built with osmnx +matplotlib + shapely
seaborn 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Statistical data visualization in Python
人工智能学习路线图,整理近200个实战案例与项目,免费提供配套教材,零基础入门,就业实战!包括:Python,数学,机器学习,数据分析,深度学习,计算机视觉,自然语言处理,PyTorch tensorflow machine-learn…
人工智能学习路线图,整理近200个实战案例与项目,免费提供配套教材,零基础入门,就业实战!包括:Python,数学,机器学习,数据分析,深度学习,计算机视觉,自然语言处理,PyTorch tensorflow machine-learning,deep-learning data-analysi…
scientific-visualization-book 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An open access book on scientific visualization using python and matplotlib
mlcourse.ai 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Open Machine Learning Course
《利用Python进行数据分析·第2版》
《利用Python进行数据分析·第2版》
cheatsheets 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Official Matplotlib cheat sheets
panel 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示,主打功能完整。
Panel: The powerful data exploration & web app framework for Python
machine_learning_complete 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
A comprehensive machine learning repository containing 30+ notebooks on different concepts, algorithms and techniques.
mplfinance 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Financial Markets Data Visualization using Matplotlib
yellowbrick 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Visual analysis and diagnostic tools to facilitate machine learning model selection.
Machine-Learning-with-Python 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Practice and tutorial-style notebooks covering wide variety of machine learning techniques
matplotlib-tutorial 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Matplotlib tutorial for beginner
matplotlib-cheatsheet 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Matplotlib 3.1 cheat sheet.
tikzplotlib 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
:bar_chart: Save matplotlib figures as TikZ/PGFplots for smooth integration into LaTeX.
mplcyberpunk 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
"Cyberpunk style" for matplotlib plots
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,968 个,本站已收录 65,705 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。