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Matplotlib：Python科学绘图库

matplotlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Matplotlib是Python核心的可视化库，用于创建高度定制化的静态、动态和交互式图表。它支持多种图表类型（如折线图、散点图、热力图、3D图），提供面向对象和pyplot两种接口。适用于科研数据分析、生成高质量出版物图表以及构建复杂的子图布局。
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复杂网络与图谱分析

networkx
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NetworkX是Python生态系统中的核心库，用于创建、分析和可视化复杂的网络图谱。它支持处理社会网络、生物网络、交通系统等多种关系结构。用户可以使用它计算最短路径、中心性、社区结构等高级图论算法，并支持多种数据格式的读写，是网络科学研究的必备工具。
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综合生物信号处理工具包

neurokit2
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NeuroKit2是一个全面的Python生物信号处理工具包，用于分析和处理心电图（ECG）、脑电图（EEG）、皮肤电导（EDA）等多种生理信号。适用于心理生理学研究、复杂信号分析、心血管监测和运动分析等领域的深度数据挖掘。
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OMERO显微镜数据管理与分析

omero-integration
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该技能提供OMERO平台的综合Python API接口，用于管理和分析大规模显微镜数据集。用户可以通过编程方式访问图像、检索结构化数据、分析原始像素数据、管理感兴趣区域（ROIs）和复杂注释，执行批处理工作流，特别适用于高通量筛选和生物学研究。
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计算病理学全流程分析工具包

pathml
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PathML是一个全面的计算病理学Python工具包，专为全流程病理图像分析设计。它支持加载160多种专有WSI格式，并提供从 stain 归一化、细胞核分割到构建空间图谱等核心功能。特别适用于多重免疫荧光和空间蛋白质组学的深度学习模型训练与大规模生物医学图像分析。
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精准医学知识图谱查询

primekg
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本技能提供对PrimeKG知识图谱的程序化查询能力。该图谱整合了超过20个主要数据库，用于构建基因、药物、疾病和表型之间的多尺度关联网络。可用于药物重定位、发现新的疾病靶点以及深入分析复杂的生物学机制。
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DICOM医学影像数据处理

pydicom
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这是一个用于处理DICOM（数字影像和通信在医学中）文件的Python库。它支持读取、写入和修改CT、MRI、X光等医学影像数据，功能包括元数据提取、像素数据处理、数据匿名化（移除个人身份信息）、多格式转换以及多帧图像处理，是医学数据分析和PACS系统集成的关键工具。
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单细胞RNA测序分析

scanpy
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这是一个功能全面的Python工具包，用于执行从原始数据到最终细胞类型注释的单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析。它支持质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、细胞聚类和差异基因表达分析等全流程。用户可以使用内置的脚本处理多种格式的数据，生成高质量的生物学图谱和注释报告。
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SHAP模型可解释性与可信赖性

shap
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SHAP（Shapley加性解释）提供了一个基于博弈论的统一框架，用于解释复杂的机器学习模型。通过计算特征贡献度（Shapley值），它能够帮助用户理解模型做出特定预测的依据、分析潜在的模型偏差，并生成瀑布图等可视化结果，广泛应用于模型可解释性（XAI）领域。
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ClickHouse数据分析与查询

clickhouse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的ClickHouse数据处理工作流。它涵盖了高效的批量数据插入、高级分析查询（如漏斗分析、留存分析），以及使用物化视图进行数据预聚合。用户可利用此技能构建高性能的OLAP仪表板和执行大规模数据转换。
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财经新闻趋势预测分析

alphaear-news
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该技能用于聚合实时金融信息，包括来自多个源头（如微博、知乎）的热点新闻和市场趋势报告。此外，它还具备获取Polymarket等预测市场结构化数据的能力。当您需要获取一个全面、统一的金融市场视图，涵盖突发新闻、情绪聚合和前瞻性预测时，请使用此功能。
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专业财务报告生成器

alphaear-reporter
RKiding/Awesome-finance-skills
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本技能提供了一个完整的专业财务报告自动化生成工作流。它指导用户完成报告的规划、撰写和编辑等步骤，并支持生成所需的图表配置。适用于将复杂的财务分析浓缩成结构清晰、可操作的专业报告。
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