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Polars 高速数据框架

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Polars 是基于 Apache Arrow 的高速内存数据框库，可替代 pandas 处理 1-100GB 级数据，提供表达式 API、惰性查询、并行计算及丰富的 I/O，适合 ETL 与数据管道场景。

材料结构分析工具

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一个面向计算材料科学的 Python 库，可创建/转换晶体结构、计算相图与电子结构，分析对称性与配位并接入 Materials Project API，支持高通量工作流。

Python质谱分析平台

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PyOpenMS为质谱分析提供全面的Python绑定，支持完整的计算质谱工作流。它涵盖蛋白质组学、代谢组学和通用光谱数据处理，支持多种文件格式（如mzML, mzXML）。核心功能包括信号处理、特征检测、以及利用多种搜索引擎进行肽段和蛋白质的鉴定。

Pysam基因组分析工具

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Pysam 提供 htslib 的 Python 接口，可读写 SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ，便于提取区域、计算覆盖、分析变异，并支持 NGS 流水线集成。

量子计算开发框架

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Qiskit 是世界领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的功能，支持在IBM Quantum等多种硬件后端运行量子算法，并包含量子纠错、化学模拟和机器学习等领域的应用模块，是量子计算领域研究人员的必备工具。

分子建模化学信息学工具包

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RDKit是一个功能全面的化学信息学库，提供强大的Python API，用于分子分析和操控。它支持读取和写入多种分子格式（如SMILES, SDF, InChI），计算理化描述符（分子量、LogP、TPSA），执行子结构搜索和立体化学分析。该工具对于药物发现、计算化学和高级化学信息学研究工作流程至关重要。

SHAP 模型可解释性

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提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。

统计分析与假设检验指南

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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。

SymPy 符号计算

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提供 SymPy 的符号数学指导，涵盖代数表达式化简、微积分、方程求解、线性代数、物理计算、数论与几何等场景，帮助输出精确符号结果并生成可执行代码。

预训练Transformer模型

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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。

Vaex 大规模数据处理

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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。

Zarr 云端数组存储

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Zarr 是一款 Python 工具，支持分块压缩、分片以及 NumPy/Dask/Xarray 兼容，适用于并行 I/O 和可扩展的云端科学计算流程。

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