📱Pyhctsa.

Pyhctsa - это библиотека для Python, предназначенная для масштабного сравнительного анализа временных рядов (Highly Comparative Time-Series Analysis) и автоматического извлечения сотен математических и статистических признаков (features).

Если вам нужно классифицировать сигналы, анализировать физиологические показатели или выявлять скрытые паттерны во временных данных, pyhctsa берет на себя всю рутину по расчету нелинейной динамики, энтропии, автокорреляции, спектральных характеристик и других комплексных метрик.

🔹Ключевые возможности:

🔘Сотни методов анализа: Включает классические статистические тесты, алгоритмы нелинейной динамики (включая адаптации пакета TISEAN), вейвлет-анализ и узкоспециализированные функции (например, вариабельность сердечного ритма / HRV).

🔘Готовность к ML: Результаты извлечения автоматически собираются в привычный pandas.DataFrame размерности $N \times F$ (где $N$ — число временных рядов, а $F$ — вектор признаков).

🔘Многопоточность из коробки: Извлечение сотен признаков ресурсоемко, поэтому встроенный LocalDistributor позволяет легко распараллелить расчеты по всем физическим ядрам процессора.

🔘Любая длина сигналов: Входные временные ряды в одной выборке не обязательно должны быть одинаковой длины.

🔘Гибкая конфигурация: Можно рассчитать весь пул метрик сразу, выбрать кастомный профиль через YAML-файл конфигурации или вызывать отдельные функции изолированно.

🔻Пример использования:

from pyhctsa.calculator import FeatureCalculator
from pyhctsa.distribute import LocalDistributor
from pyhctsa.utils import get_dataset

# Загрузка данных
data = get_dataset()

# Инициализация калькулятора и настройка параллельных вычислений на 4 ядра
calc = FeatureCalculator()
dist = LocalDistributor(n_workers=4)

# Извлечение всех признаков в DataFrame
features_df = calc.extract(data, distributor=dist)
print(features_df.head())

📦Установка:

pip install pyhctsa

✅Проект распространяется под открытой лицензией GNU GPL v3.

#Python #TimeSeries #DataScience #MachineLearning #FeatureExtraction #Analytics #OpenSource #DevTools

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/DynamicsAndNeuralSystems/pyhctsa