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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图(如直方图、KDE图)和复杂的多面板图,非常适合进行深入的数据洞察。
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Python离散事件模拟框架
simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型,例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件,从而进行容量规划和流程优化。
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统计分析与假设检验指南
statistical-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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本技能提供系统性的统计分析流程指导,主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法(如t检验、方差分析、回归等),进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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Python统计建模与计量分析
statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集,支持进行严格的统计推断,包括普通最小二乘回归(OLS)、广义线性模型(GLM)、混合效应模型和时间序列分析(ARIMA)。适用于计量经济学、生物统计学等领域,进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验,生成专业报告。
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STRING蛋白互作查询
string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图,并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集,支持跨物种分析与网络扩展。
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TileDB VCF 变体存储
tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据,支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出,适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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TorchDrug 图神经工具集
torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱,针对分子、蛋白质与生物知识图谱,支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理,并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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UMAP 高效降维可视化
umap-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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UMAP 提供快速非线性流形降维,可生成保留局部与全局结构的嵌入,适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。
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UniProt数据库接口
uniprot-database
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通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载,适合 Python 工作流和批量分析。
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美国财政数据接口
usfiscaldata
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无需 API key,即可调用美国财政部开放的财政数据接口,获取国债、政府支出、收入、利率、汇率、证券和储蓄债券等指标,适用于财政仪表盘、债务追踪和联邦财务研究。
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Vaex 大规模数据处理
vaex
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Vaex 是一款高性能 Python 库,利用延迟计算和磁盘外表格,能在内存不足时处理数十亿行数据,适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。
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