文档知识库机器学习【免费下载链接】best-of-ml-python A ranked list of awesome machine learning Python libraries. Updated weekly.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/be/best-of-ml-python点击查看免费下载本篇技术指南以开源仓库 best-of-ml-python 的周度变化报告 history/2021-07-15_changes.md 为核心样本系统讲解这份「项目质量评分趋势周报」的格式、评分体系、数据来源与正确读法并结合 projects.yaml 配置与 history/2021-07-15_projects.csv 数据快照对当周 20 个上升/下降项目逐一展开溯源分析。读完本文你将掌握如何从该仓库的周报与 CSV 快照中提取可信的技术选型与生态活跃度信号。一、周度趋势报告是什么它在仓库中的定位best-of-ml-python 是一份「每周更新」的机器学习 Python 库排名清单其核心思想是用**项目质量评分project-quality score**取代单纯的 Star 排序——评分由 GitHub 与各包管理器自动采集的多维指标综合计算而来该机制在 README.md 首段有明确说明。仓库把历史轨迹完整保留在history/目录下*_changes.md每次更新的「变化摘要」即本文核心文档 history/2021-07-15_changes.md只记录与上一次更新相比评分发生变化的项目*_projects.csv与_changes.md同日期生成的全量数据快照如 history/2021-07-15_projects.csv包含每个项目的 GitHub 指标、发行版本、PyPI/Conda/Docker 下载量等数十个字段latest-changes.md仓库根目录下的滚动「最新一期」变化摘要格式与历史_changes.md完全一致。也就是说_changes.md是「增量视角」_projects.csv是「全量快照」两者结合才能完整还原一次周更新的内容。2021-07-15 这一期报告结构非常典型包含10 个评分上升项目 Trending Up与10 个评分下降项目 Trending Down正好是配置中max_trending_projects: 10的上限见 projects.yaml 第 6 行。二、报告格式与评分体系解读2.1 单条目的字段拆解以报告第一行为例- bonnx/b (35 · ⭐ 11K · ) - Open standard for machine learning interoperability. codeApache-2/code35 是评分档位徽章35 是综合质量评分。README 的 Explanation 一节说明 代表「Combined project-quality score」的档位划分分数越高档位越高⭐ 11KGitHub Star 数量取整显示趋势标记—— 表示相比上次更新评分上升 表示下降此外 表示新项目创建不足 6 个月 表示不活跃6 个月无活动 表示已死项目12 个月无活动Apache-2许可证带❗️前缀如 advertorch 的❗️GPL-3.0表示警示许可证缺失或存在风险行尾框架图标/标签如 TensorFlow 图标、PyTorch 图标、sklearn 图标或jax文本标明该项目所属生态与 projects.yaml 中labels一节一一对应。2.2 升降判断依据报告两个板块的斜体说明给出了官方口径直接继承原文语义 Trending Up「与上次更新相比质量评分更高的项目可能由下载量或代码活跃度上升等原因导致」 Trending Down「与上次更新相比质量评分更低的项目可能由下载量或代码活跃度下降等原因导致」。注意评分升降是相对变化而非绝对评价一个高 Star 项目评分下降如 Face Recognition不代表它变差了只是快照期的多维指标组合发生了回落。这也是阅读周报时最需要留意的语义边界。2.3 生成配置为什么是这 10 个名额从 projects.yaml 顶部的configuration段可以看到配置项值含义min_stars300入库门槛Star 数不足 300 的项目不收录require_githubTrue必须存在 GitHub 仓库max_trending_projects10每期趋势板块最多展示 10 个名额allowed_licensesUnlicense / Apache-2.0 / MIT / BSD-3-Clause / BSD-2-Clause / ISC / MPL-2.0 / LGPL-2.1许可证白名单名单之外如 GPL-3.0会被打上 ❗️ 警示这解释了报告中的两个现象Trending 每板块恰好各 10 条advertorch 虽为 GPL-3.0 仍出现在榜单中但被标记❗️警示许可证不在白名单内。三、 Trending Up2021-07-15 上升项目逐项解析以下数据均取自同日期快照 history/2021-07-15_projects.csv字段如category、star_count、latest_stable_release_number、pypi_monthly_downloads等与 history/2021-07-15_changes.md 中展示的取整 Star 数⭐ 11K 等互相印证。项目评分Star取整/精确分类当周快照中的最新稳定版PyPI 月下载量onnx3511K / 10,957model-serialisation1.9.01,752,340Airflow3323K / 22,659data-pipelines2.1.22,958,551tensor2tensor3311K / 11,406tensorflow-utils1.15.7672,393geopy333.4K / 3,360geospatial-data2.2.05,110,009tensorflow-hub332.9K / 2,877tensorflow-utils0.12.03,587,742DeepSpeech3018K / 17,698audio0.9.39,710mtcnn261.6K / 1,569image0.1.121,201MONAI242.1K / 2,119medical-data0.6.09,568EfficientNets231.4K / 1,355pytorch-utils1.0.25,594AugLy193.6K / 3,571others0.1.53,012逐项要点均以快照数据可观察到的信号为准不作归因断言onnx机器学习互操作开放标准评级 35 为全榜单最高分档Apache-2.0。分类为模型序列化model-serialisation其跨框架模型交换定位决定它天然处于高频下载与依赖生态的中心Airflow以代码方式编排、调度与监控工作流的平台分类data-pipelines。快照中最新稳定版 2.1.2 发布于 2021-07-14即报告前一日PyPI 月下载量约 296 万属于数据流水线领域的头部项目tensor2tensor深度模型与数据集库带 TensorFlow 生态标签分类tensorflow-utilsgeopyPython 地理编码库MIT 许可分类geospatial-dataPyPI 月下载量约 511 万是榜单中下载量最高的上升项目之一tensorflow-hub通过复用模型片段做迁移学习的库分类tensorflow-utils0.12.0 版本对应 TensorFlow 2.x 生态DeepSpeechMozilla 出品的嵌入式离线语音转文本引擎MPL-2.0 许可分类audio带 TensorFlow 标签mtcnn基于 TensorFlow 的 MTCNN 人脸检测实现以 PIP 包形式分发分类imageMONAI医疗影像 AI 工具包带 PyTorch 标签分类medical-dataEfficientNets仓库 ID 为rwightman/gen-efficientnet-pytorch预训练 EfficientNet / EfficientNet-Lite / MixNet 等模型的 PyTorch 实现分类pytorch-utilsAugLy音频、图像、文本、视频四模态的数据增强库 新项目标记创建不足 6 个月创建于 2021-06 初MIT 许可分类others。四、 Trending Down2021-07-15 下降项目逐项解析项目评分Star取整/精确分类当周快照中的最新稳定版PyPI 月下载量Face Recognition2941K / 40,713image1.2.359,625Datasette285.2K / 5,229others0.58115,885Flax271.9K / 1,942ml-frameworks0.3.4490,447snakemake261K / 1,022ml-experiments6.5.327,088Great Expectations244.7K / 4,684data-pipelines—快照无稳定版号944,965yellowbrick243.3K / 3,293interpretability1.3.post1237,115TensorTrade233.3K / 3,326financial-data1.0.31,055jiant211.3K / 1,288nlp2.2.0141advertorch19890adversarial0.2.3900Caer19520image1.9.87,352逐项要点Face Recognition号称全球最简单的面部识别 APIStar 高达 40,713本期下降列表中最高的MIT 许可分类image。其快照中最新稳定版停留在 2018-08 发布的 1.2.3属于典型的高关注度但版本迭代放缓样本——这恰好说明周报反映的是多维指标组合的变化而不是 Star 排名Datasette数据探索与发布的多功能开源工具Apache-2.0分类othersFlaxJAX 生态的神经网络库条目行尾以jax文本标签标明分类ml-frameworksApache-2.0snakemake工作流管理系统MIT 许可分类ml-experiments最新稳定版 6.5.3Great Expectations数据质量期望管理库Always know what to expect from your dataApache-2.0分类data-pipelinesPyPI 月下载量约 94 万是下降列表里下载量最高的项目yellowbrick可视化诊断工具辅助机器学习模型选择带 sklearn 标签分类interpretabilityTensorTrade面向量化交易的开源强化学习框架分类financial-datajiantNLP 工具包MIT 许可分类nlpadvertorch对抗鲁棒性研究工具箱带 PyTorch 标签 死项目标记12 个月无活动许可证 GPL-3.0 不在 projects.yaml 白名单内故显示❗️GPL-3.0警示Caer轻量计算机视觉库MIT 许可分类image。五、数据链路从 projects.yaml 到 CSV 再到 Markdown要真正读透周报需要理解它的数据生产链路仓库本身提供了完整的证据链数据源声明projects.yaml 既是项目清单也是生成配置——顶部configuration定义收录门槛与名额categories定义 30 余个分类如ml-frameworks、data-pipelines、interpretability、nn-search等及其在 README 中的章节标题与副标题labels定义 TensorFlow/sklearn/PyTorch/MXNet/Spark/Jupyter/PaddlePaddle/Pandas/Jax 生态标签projects段则逐条记录项目及其包管理器 ID如pypi_id、conda_id、dockerhub_id快照沉淀每次更新将全量指标落盘为history/YYYY-MM-DD_projects.csv。以 history/2021-07-15_projects.csv 为例其表头字段超过 80 列除基础元数据name、github_id、category、license外还包括star_count、fork_count、open_issue_count、commit_count、contributor_count、latest_stable_release_number、pypi_monthly_downloads、conda_total_downloads、dockerhub_pulls等——本文第三、四节表格的数据正是取自这些列增量提取_changes.md由生成器比对两期快照挑出评分上升/下降的前 N 名N 由max_trending_projects控制渲染为 Markdown 列表历史版本归档于history/最新一期同时镜像到根目录 latest-changes.md渲染模板README 的头部与尾部由 config/header.md 与 config/footer.md 注入含{project_count}、{stars_count}、{category_count}占位符配置图片目录 config/images/ 中存放各框架的图标素材完整 README 榜单的条目则由 README.md 直接承载。若想为仓库添加或更新项目CONTRIBUTING.md 说明了规范流程只改 projects.yaml使用 YAML 格式与既定属性name、github_id、pypi_id、conda_id、category、labels等README 由生成器产出切勿手工修改。六、如何利用这份周报做技术选型与生态跟踪结合本期样本给出四条可操作的使用方法把「评分」当复合指标把「Star」当参考线评分综合了 GitHub 活跃度、版本发布节奏、包管理器下载量等详见 README.md 评分说明比单一 Star 更能反映项目的持续生命力阅读时以_changes.md的升降列表为信号再回 README.md 对应分类章节看完整榜单趋势与状态标记交叉使用新项目提示值得早期关注/ 提示慎用于新项目选型❗️许可证警示提示法律合规风险。本期中 AugLy与 advertorch❗️GPL-3.0就是正反两面的典型样本用 CSV 快照做横向深挖当周报只给结论时直接到同日期 history/2021-07-15_projects.csv 按name检索该行即可拿到精确 Star、最近发版时间、PyPI/Conda/Docker 下载量等证据支撑你的选型对比按时间轴观察长期趋势history/目录保留了从 2020-11 至今的连续周报如 history/2021-07-08_changes.md、history/2021-07-01_changes.md把同一项目在连续多期的升降记录串起来可以还原其活跃度曲线——这是单期周报无法提供的时间维度。延伸阅读README.md完整榜单、评分说明与全部符号释义projects.yaml收录门槛、分类体系、标签定义与项目清单history/2021-07-15_changes.md本期周报原文history/2021-07-15_projects.csv本期全量数据快照latest-changes.md滚动最新一期变化摘要CONTRIBUTING.md项目增补与元数据维护规范赞分享文档知识库机器学习【免费下载链接】best-of-ml-python A ranked list of awesome machine learning Python libraries. 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best-of-ml-python 周度趋势报告解读：从 2021-07-15 榜单升降看项目质量评分机制
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bonnx/b (35 · ⭐ 11K · ) - Open standard for machine learning interoperability. codeApache-2/code35 是评分档位徽章35 是综合质量评分。README 的 Explanation 一节说明 代表「Combined project-quality score」的档位划分分数越高档位越高⭐ 11KGitHub Star 数量取整显示趋势标记—— 表示相比上次更新评分上升 表示下降此外 表示新项目创建不足 6 个月 表示不活跃6 个月无活动 表示已死项目12 个月无活动Apache-2许可证带❗️前缀如 advertorch 的❗️GPL-3.0表示警示许可证缺失或存在风险行尾框架图标/标签如 TensorFlow 图标、PyTorch 图标、sklearn 图标或jax文本标明该项目所属生态与 projects.yaml 中labels一节一一对应。2.2 升降判断依据报告两个板块的斜体说明给出了官方口径直接继承原文语义 Trending Up「与上次更新相比质量评分更高的项目可能由下载量或代码活跃度上升等原因导致」 Trending Down「与上次更新相比质量评分更低的项目可能由下载量或代码活跃度下降等原因导致」。注意评分升降是相对变化而非绝对评价一个高 Star 项目评分下降如 Face Recognition不代表它变差了只是快照期的多维指标组合发生了回落。这也是阅读周报时最需要留意的语义边界。2.3 生成配置为什么是这 10 个名额从 projects.yaml 顶部的configuration段可以看到配置项值含义min_stars300入库门槛Star 数不足 300 的项目不收录require_githubTrue必须存在 GitHub 仓库max_trending_projects10每期趋势板块最多展示 10 个名额allowed_licensesUnlicense / Apache-2.0 / MIT / BSD-3-Clause / BSD-2-Clause / ISC / MPL-2.0 / LGPL-2.1许可证白名单名单之外如 GPL-3.0会被打上 ❗️ 警示这解释了报告中的两个现象Trending 每板块恰好各 10 条advertorch 虽为 GPL-3.0 仍出现在榜单中但被标记❗️警示许可证不在白名单内。三、 Trending Up2021-07-15 上升项目逐项解析以下数据均取自同日期快照 history/2021-07-15_projects.csv字段如category、star_count、latest_stable_release_number、pypi_monthly_downloads等与 history/2021-07-15_changes.md 中展示的取整 Star 数⭐ 11K 等互相印证。项目评分Star取整/精确分类当周快照中的最新稳定版PyPI 月下载量onnx3511K / 10,957model-serialisation1.9.01,752,340Airflow3323K / 22,659data-pipelines2.1.22,958,551tensor2tensor3311K / 11,406tensorflow-utils1.15.7672,393geopy333.4K / 3,360geospatial-data2.2.05,110,009tensorflow-hub332.9K / 2,877tensorflow-utils0.12.03,587,742DeepSpeech3018K / 17,698audio0.9.39,710mtcnn261.6K / 1,569image0.1.121,201MONAI242.1K / 2,119medical-data0.6.09,568EfficientNets231.4K / 1,355pytorch-utils1.0.25,594AugLy193.6K / 3,571others0.1.53,012逐项要点均以快照数据可观察到的信号为准不作归因断言onnx机器学习互操作开放标准评级 35 为全榜单最高分档Apache-2.0。分类为模型序列化model-serialisation其跨框架模型交换定位决定它天然处于高频下载与依赖生态的中心Airflow以代码方式编排、调度与监控工作流的平台分类data-pipelines。快照中最新稳定版 2.1.2 发布于 2021-07-14即报告前一日PyPI 月下载量约 296 万属于数据流水线领域的头部项目tensor2tensor深度模型与数据集库带 TensorFlow 生态标签分类tensorflow-utilsgeopyPython 地理编码库MIT 许可分类geospatial-dataPyPI 月下载量约 511 万是榜单中下载量最高的上升项目之一tensorflow-hub通过复用模型片段做迁移学习的库分类tensorflow-utils0.12.0 版本对应 TensorFlow 2.x 生态DeepSpeechMozilla 出品的嵌入式离线语音转文本引擎MPL-2.0 许可分类audio带 TensorFlow 标签mtcnn基于 TensorFlow 的 MTCNN 人脸检测实现以 PIP 包形式分发分类imageMONAI医疗影像 AI 工具包带 PyTorch 标签分类medical-dataEfficientNets仓库 ID 为rwightman/gen-efficientnet-pytorch预训练 EfficientNet / EfficientNet-Lite / MixNet 等模型的 PyTorch 实现分类pytorch-utilsAugLy音频、图像、文本、视频四模态的数据增强库 新项目标记创建不足 6 个月创建于 2021-06 初MIT 许可分类others。四、 Trending Down2021-07-15 下降项目逐项解析项目评分Star取整/精确分类当周快照中的最新稳定版PyPI 月下载量Face Recognition2941K / 40,713image1.2.359,625Datasette285.2K / 5,229others0.58115,885Flax271.9K / 1,942ml-frameworks0.3.4490,447snakemake261K / 1,022ml-experiments6.5.327,088Great Expectations244.7K / 4,684data-pipelines—快照无稳定版号944,965yellowbrick243.3K / 3,293interpretability1.3.post1237,115TensorTrade233.3K / 3,326financial-data1.0.31,055jiant211.3K / 1,288nlp2.2.0141advertorch19890adversarial0.2.3900Caer19520image1.9.87,352逐项要点Face Recognition号称全球最简单的面部识别 APIStar 高达 40,713本期下降列表中最高的MIT 许可分类image。其快照中最新稳定版停留在 2018-08 发布的 1.2.3属于典型的高关注度但版本迭代放缓样本——这恰好说明周报反映的是多维指标组合的变化而不是 Star 排名Datasette数据探索与发布的多功能开源工具Apache-2.0分类othersFlaxJAX 生态的神经网络库条目行尾以jax文本标签标明分类ml-frameworksApache-2.0snakemake工作流管理系统MIT 许可分类ml-experiments最新稳定版 6.5.3Great Expectations数据质量期望管理库Always know what to expect from your dataApache-2.0分类data-pipelinesPyPI 月下载量约 94 万是下降列表里下载量最高的项目yellowbrick可视化诊断工具辅助机器学习模型选择带 sklearn 标签分类interpretabilityTensorTrade面向量化交易的开源强化学习框架分类financial-datajiantNLP 工具包MIT 许可分类nlpadvertorch对抗鲁棒性研究工具箱带 PyTorch 标签 死项目标记12 个月无活动许可证 GPL-3.0 不在 projects.yaml 白名单内故显示❗️GPL-3.0警示Caer轻量计算机视觉库MIT 许可分类image。五、数据链路从 projects.yaml 到 CSV 再到 Markdown要真正读透周报需要理解它的数据生产链路仓库本身提供了完整的证据链数据源声明projects.yaml 既是项目清单也是生成配置——顶部configuration定义收录门槛与名额categories定义 30 余个分类如ml-frameworks、data-pipelines、interpretability、nn-search等及其在 README 中的章节标题与副标题labels定义 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