Awesome GitHub RepositoriesNumPy Array Integration

pybind11 is a header-only C++ binding library that exposes C++ functions and classes as Python modules. It serves as a language bridge, mapping native types, inheritance hierarchies, and lambda functions into compatible Python objects to enable high-performance native code execution. The library includes specialized integration for NumPy arrays, utilizing buffer protocols to bind native C++ data without copying memory. It provides a toolkit for mapping C++ standard library data structures and smart pointers into the Python environment while maintaining cross-language memory management. The p

This project is a Python wrapper for the TA-Lib C library, serving as a financial technical analysis library and quantitative trading tool. It provides a collection of mathematical functions designed to analyze market price movements, identify trading signals, and recognize candlestick patterns within financial data. The library focuses on the computation of trend, momentum, and volume metrics. It includes specialized tools for candlestick pattern recognition to detect recurring price action shapes in both historical and real-time data. The system integrates with NumPy arrays to process cont

This project is a reference collection of statistical learning algorithms built from scratch using NumPy for linear algebra and matrix operations. It serves as an educational resource for studying the mathematical foundations and inner workings of machine learning models through manual implementations. The codebase provides hand-coded implementations of both supervised and unsupervised learning. This includes classification and regression models such as support vector machines, decision trees, and Naive Bayes, as well as data clustering and pattern discovery methods like k-means and hierarchi

CuPy एक CUDA ऐरे कंप्यूटिंग लाइब्रेरी है जो NVIDIA GPUs पर ऐरे ऑपरेशन्स और संख्यात्मक कंप्यूटिंग को निष्पादित करने के लिए NumPy-संगत इंटरफेस लागू करती है। यह एक GPU-त्वरित संख्यात्मक लाइब्रेरी और CUDA-आधारित SciPy इम्प्लीमेंटेशन के रूप में कार्य करती है, जो वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग वर्कलोड के लिए प्रोसेसिंग गति बढ़ाने के लिए ग्राफिक्स हार्डवेयर पर भारी गणनाओं को ऑफलोड करती है। यह लाइब्रेरी मल्टी-फ्रेमवर्क टेंसर एक्सचेंज को सक्षम बनाती है, जिससे मेमोरी कॉपी से बचने के लिए मानकीकृत मेमोरी लेआउट का उपयोग करके विभिन्न डीप लर्निंग फ्रेमवर्क के बीच डेटा बफ़र्स साझा किए जा सकते हैं। यह कस्टम GPU कर्नल एकीकरण का भी समर्थन करती है, जिससे हार्डवेयर निष्पादन पर सटीक नियंत्रण के लिए ऐरे डेटा को लो-लेवल APIs से जोड़ा जा सकता है। व्यापक रूप से, यह प्रोजेक्ट उच्च-प्रदर्शन ऐरे प्रोसेसिंग और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग वर्कफ़्लो को कवर करता है। इसकी क्षमताओं में ऐरे कंप्यूटेशन में तेजी लाना और बड़े पैमाने पर संख्यात्मक गणनाओं के लिए उपकरण प्रदान करना शामिल है।

Einops is a tensor manipulation library that provides a framework-agnostic interface for reshaping, Einstein summation, and multi-dimensional array operations. It serves as an abstraction layer that works across NumPy, PyTorch, TensorFlow, and JAX, allowing for tensor transformations without changing the API. The library distinguishes itself through a declarative notation system that uses readable string patterns to describe tensor rearrangements and reductions. This approach includes an extended Einstein summation interface that supports multi-letter axis names and a named dimension mapping

pysheeet एक तकनीकी संदर्भ लाइब्रेरी है जो उन्नत Python डेवलपमेंट, सिस्टम एकीकरण और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए कोड स्निपेट्स और कार्यान्वयन पैटर्न का एक क्यूरेटेड संग्रह प्रदान करती है। यह निम्न-स्तरीय नेटवर्क प्रोग्रामिंग, नेटिव C एक्सटेंशन, और एसिंक्रोनस और समवर्ती प्रोग्रामिंग को लागू करने के लिए एक व्यापक गाइड के रूप में कार्य करती है। यह प्रोजेक्ट वितरित GPU इन्फरेंस और उच्च-प्रदर्शन सर्विंग के लिए टूल्स सहित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के विकास और डिप्लॉयमेंट के लिए विशेष फ्रेमवर्क प्रदान करती है। इसमें GPU रिसोर्स एलोकेशन और मल्टी-नोड वर्कलोड मैनेजमेंट को कवर करते हुए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर ऑर्केस्ट्रेशन के लिए विस्तृत पैटर्न भी शामिल हैं। यह लाइब्रेरी सुरक्षित नेटवर्क संचार और क्रिप्टोग्राफी, ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपिंग और डेटाबेस मैनेजमेंट, और जटिल डेटा स्ट्रक्चर्स और एल्गोरिदम के कार्यान्वयन सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह मेमोरी मैनेजमेंट, फॉरेन-फंक्शन इंटरफ़ेस के माध्यम से नेटिव इंटरऑपरेबिलिटी, और सिस्टम-स्तरीय OS एकीकरण के लिए यूटिलिटीज़ भी प्रदान करती है।

orjson is a high-performance Python library for serializing and deserializing JSON data. It functions as both a JSON parsing library and a serialization engine, converting data between native Python objects and UTF-8 encoded bytes. The project provides specialized support for converting complex Python data structures, including dataclasses, datetime objects, and NumPy arrays and scalars, into JSON format. It also allows for the insertion of pre-serialized JSON blobs into documents to maintain processing speed. The library includes capabilities for memory-efficient deserialization through key

BertViz एक डायग्नोस्टिक टूलसेट है जो यह व्याख्या करने के लिए अटेंशन हेड्स और आंतरिक मॉडल व्यवहारों को विज़ुअलाइज़ करता है कि भाषा मॉडल्स टेक्स्ट को कैसे प्रोसेस करते हैं। यह नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग मॉडल्स के लिए एक इंटरप्रिटेबिलिटी टूल और डिबगर के रूप में कार्य करता है, जो विशेष रूप से ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के भीतर अटेंशन तंत्र के इंटरैक्टिव मैप्स प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट विशिष्ट अटेंशन हेड्स और लेयर्स के विस्तृत दृश्यों के माध्यम से टोकन संबंधों के विश्लेषण को सक्षम बनाता है। यह सभी लेयर्स में ग्लोबल अटेंशन विज़ुअलाइज़ेशन, एनकोडर-डिकोडर अटेंशन मैपिंग, और क्वेरी और की वेक्टर्स के भीतर व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के निरीक्षण का समर्थन करता है ताकि अटेंशन गणनाओं में उनके योगदान का पता चल सके। यह टूल लेयर, हेड या वाक्य जोड़ों द्वारा दृश्यों को फ़िल्टर करने के लिए क्षमताएं प्रदान करता है। विज़ुअलाइज़ेशन HTML और JavaScript इंजेक्शन के माध्यम से सीधे नोटबुक एनवायरनमेंट में रेंडर किए जाते हैं, और उन्हें बाहरी साझाकरण के लिए स्टैंडअलोन HTML फाइलों के रूप में एक्सपोर्ट किया जा सकता है।

scikit-image is a Python image processing library and scientific image analysis toolkit. It provides a framework for digital image processing and computer vision, utilizing numerical arrays for pixel-level manipulations. The library enables the quantification of image properties and the detection of visual features, such as edges and blobs. It includes tools for image segmentation and the extraction of textures and patterns to characterize objects within visual data. Capabilities cover image manipulation through color space conversion, geometric transformations, and digital restoration. It a

pyAudioAnalysis ऑडियो सिग्नल प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए एक Python लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क है। यह ध्वनि के गणितीय प्रतिनिधित्व, जैसे स्पेक्ट्रोग्राम, को निकालने के लिए टूल्स प्रदान करता है, और ध्वनिक पैटर्न के आधार पर ऑडियो सेगमेंट को वर्गीकृत करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के लिए एक सिस्टम लागू करता है। इस प्रोजेक्ट में ऑडियो सेगमेंटेशन के लिए समर्पित यूटिलिटीज शामिल हैं, जो चुप्पी को हटाने और विशिष्ट ऑडियो घटनाओं का पता लगाने की अनुमति देती हैं ताकि रिकॉर्डिंग को सार्थक अनुभागों में विभाजित किया जा सके। यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएं भी प्रदान करती है जो कंटेंट समानता को मैप करने और ध्वनि डेटा के भीतर क्लस्टर की पहचान करने के लिए डाइमेंशनलिटी रिडक्शन का उपयोग करती हैं। यह लाइब्रेरी सिग्नल प्रोसेसिंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है, जिसमें स्पेक्ट्रल-डोमेन फीचर एक्सट्रैक्शन, टेम्पोरल विश्लेषण और निरंतर मानों का अनुमान लगाने के लिए ऑडियो रिग्रेशन शामिल है। ये फंक्शन्स एक प्रोग्रामेबल लाइब्रेरी के रूप में और ऑडियो फाइलों को बैच प्रोसेस करने के लिए कमांड लाइन इंटरफ़ेस के माध्यम से सुलभ हैं।

PRMLT provides self-contained MATLAB implementations of every algorithm from the Pattern Recognition and Machine Learning textbook by Christopher Bishop. The code reproduces the book's exact formulas and notation, making each implementation directly traceable to the source material for educational verification and study. The implementations cover the full range of core machine learning methods from the textbook, including classification, clustering, regression, density estimation, and neural network algorithms. Each module is self-contained with heavy comments, and the code uses compact, vect

Warp is a Python framework that JIT-compiles Python functions into CUDA kernels for GPU-accelerated parallel computation, with built-in automatic differentiation and multi-framework array interoperability. At its core, it provides a GPU kernel compilation system that enables writing and executing custom GPU kernels directly from Python, while supporting automatic gradient computation through those kernels for integration with machine learning pipelines. The framework also includes tile-based cooperative computing, where thread blocks partition into tiles for shared-memory and tensor-core opera

Anomalib is a PyTorch-based library for visual anomaly detection, offering a modular framework, a comprehensive model zoo, and a benchmarking suite designed for industrial defect detection. It provides a wide range of algorithms—including generative, discriminative, teacher-student, and vision-language approaches—that support unsupervised, few-shot, and zero-shot settings. The library enables deployment through model export to ONNX and OpenVINO for edge devices, and includes a no-code web application for training and inference. It also features a command-line interface for orchestrating multi

Orange3 is a visual data mining platform that provides an interactive canvas for building data analysis workflows without writing code. At its core, it offers a widget-based visual programming environment where users connect configurable components to perform data preprocessing, machine learning model training, statistical evaluation, and interactive visualization. The platform is built on NumPy-backed data tables with domain descriptors that define variable names, types, and roles, and includes a lazy SQL query proxy for working with database tables without loading all data into memory. The

GluonTS एक प्रोबेबिलिस्टिक टाइम सीरीज़ लाइब्रेरी और डीप लर्निंग फोरकास्टिंग फ्रेमवर्क है। यह न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर बनाने, प्रशिक्षित करने और मूल्यांकन करने के लिए एक टूलकिट प्रदान करता है, जो अनिश्चितता को मापने के लिए भविष्य के मूल्यों को प्रायिकता वितरण (probability distributions) के रूप में अनुमानित करते हैं। यह प्रोजेक्ट ज़ीरो-शॉट फोरकास्टिंग का समर्थन करके और डीप प्रोबेबिलिस्टिक न्यूरल नेटवर्क तथा Prophet और R forecast जैसी बाहरी सांख्यिकीय लाइब्रेरी के लिए रैपर सहित विविध मॉडलिंग दृष्टिकोणों को एकीकृत करके खुद को अलग करता है। यह सूचना रिसाव को रोकने और लेटेंट रिप्रेजेंटेशन को वैध प्रायिकता वितरण में मैप करने के लिए कैज़ुअल कन्वोल्यूशन और इनवर्टिबल रेसिड्यूअल नेटवर्क जैसे विशेष आर्किटेक्चरल प्रिमिटिव्स को लागू करता है। यह फ्रेमवर्क टाइम सीरीज़ स्केलिंग, बाइजेक्टिव ट्रांसफॉर्मेशन और पदानुक्रमित मॉडलिंग सहित एक व्यापक डेटा इंजीनियरिंग सतह को कवर करता है। यह उच्च-प्रदर्शन डेटासेट स्ट्रीमिंग और रैंडम-एक्सेस प्रबंधन के लिए Apache Arrow और Parquet का उपयोग करता है। मॉडल मूल्यांकन के लिए, इसमें क्वांटाइल लॉस और कंटीन्यूअस रैंक प्रोबेबिलिटी स्कोर जैसे मेट्रिक्स का उपयोग करके पूर्वानुमान सटीकता और प्रोबेबिलिस्टिक कवरेज को मापने के लिए एक मूल्यांकन सूट शामिल है। यह लाइब्रेरी Amazon SageMaker के साथ एकीकरण के माध्यम से मॉडल परिनियोजन (deployment) का समर्थन करती है।

r4ds एक डेटा साइंस करिकुलम और शैक्षिक संसाधन है जिसे R प्रोग्रामिंग भाषा में महारत हासिल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटा को आयात करने, व्यवस्थित करने, बदलने और विज़ुअलाइज़ करने की एंड-टू-एंड प्रक्रिया के लिए एक स्ट्रक्चर्ड लर्निंग पाथ प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट एक पुनरुत्पादक (reproducible) डेटा साइंस गाइड और डेटा रैंगलिंग के लिए एक व्यापक करिकुलम पर जोर देता है। इसमें लेयर्ड डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए ग्राफिक्स के व्याकरण पर विशेष ट्यूटोरियल्स और Quarto के साथ बनाई गई तकनीकी प्रकाशन शामिल हैं जो निष्पादन योग्य कोड को कथात्मक प्रोज़ के साथ मिश्रित करते हैं। यह सामग्री विश्लेषणात्मक क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है, जिसमें विविध स्रोतों से डेटा अंतर्ग्रहण, रिलेशनल डेटा जॉइनिंग और श्रेणीबद्ध वेरिएबल्स का प्रबंधन शामिल है। यह डेटा सफाई, गणितीय मॉडलिंग और मल्टी-फॉर्मेट पेशेवर रिपोर्ट्स और प्रस्तुतियों के निर्माण को भी संबोधित करती है। यह करिकुलम पारदर्शी और दोहराने योग्य विश्लेषण बनाने के लिए कार्यात्मक प्रोग्रामिंग और टाइडी डेटा सिद्धांतों के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर केंद्रित है।

Lepton एक विशेष टूल और फाइल फॉर्मेट है जिसे JPEG इमेज डेटा के लॉसलेस कंप्रेशन और कुशल स्टोरेज के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक लॉसलेस कंप्रेसर और स्टोरेज ऑप्टिमाइज़र के रूप में कार्य करता है जो मूल पिक्सेल डेटा को बदले बिना फाइल साइज को कम करता है, जिससे इमेज का बिट-परफेक्ट पुनर्निर्माण सुनिश्चित होता है। यह प्रोजेक्ट डिजिटल इमेज आर्काइव के लिए डिस्क स्पेस और नेटवर्क बैंडविड्थ की आवश्यकताओं को कम करने पर केंद्रित है। यह उच्च-गुणवत्ता वाले इमेज स्टोरेज को बनाए रखते हुए और कुल डेटा फुटप्रिंट को कम करने के लिए JPEG फाइलों के कंप्रेशन और डीकंप्रेशन दोनों की क्षमताएं प्रदान करता है। इसका कार्यान्वयन विभिन्न एंट्रॉपी एनकोडिंग और डेटा प्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग करता है, जिसमें अरिथमेटिक और हफमैन कोडिंग, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और स्ट्रीम-आधारित प्रोसेसिंग शामिल है। यह बड़े इमेज डेटा ब्लॉक की प्रोसेसिंग के लिए ऑप्टिमाइज़्ड ऐरे ऑपरेशंस को भी एकीकृत करता है।

यह प्रोजेक्ट एक Python मशीन लर्निंग लाइब्रेरी और डेटा साइंस टूलकिट है जिसे प्रेडिक्टिव मॉडल्स बनाने और जटिल डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह Scikit-Learn फ्रेमवर्क का उपयोग करके सामान्य सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिदम के लिए कार्यान्वयन का एक संग्रह प्रदान करती है। टूलकिट में ऐतिहासिक डेटा से भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए एक प्रेडिक्टिव मॉडलिंग सूट और बायेसियन मॉडलिंग और कार्य-कारण परीक्षण लागू करने के लिए एक सांख्यिकीय विश्लेषण फ्रेमवर्क शामिल है। इसमें क्लासिफायर सीमाओं और डेटा रुझानों की व्याख्या करने के लिए स्टैटिक चार्ट और ग्राफ रेंडर करने के लिए Matplotlib पर आधारित एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सूट भी शामिल है। प्रोजेक्ट पैटर्न और सेगमेंट की पहचान करने के लिए डेटा क्लस्टरिंग वर्कफ़्लो, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, और Pandas और NumPy का उपयोग करके डेटा की प्रीप्रोसेसिंग को कवर करता है।

This project is a scientific computing framework for the .NET ecosystem, providing a comprehensive suite of libraries for numerical analysis, statistics, and mathematical optimization. It serves as a foundational toolkit for developing applications in machine learning, digital signal processing, and computer vision. The framework provides specialized toolkits for training and deploying predictive models, including neural networks, support vector machines, and decision trees. It further distinguishes itself with deep integrations for real-time visual analysis, such as object tracking and facia

PyQtGraph is a scientific plotting and graphics framework built for PyQt and PySide applications, providing fast, interactive 2D and 3D visualizations with GPU-accelerated rendering. It serves as both a real-time signal monitoring system for streaming time-series data and a toolkit for constructing interactive data dashboards with dockable panels, parameter trees, and custom widgets. The library also includes a node-based visual flowchart tool for building data processing pipelines and a scientific graphics export system that saves plots as PNG, SVG, or CSV and converts items to Matplotlib for