材料机器学习相关的python库（13个）

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1. Numpy Python 科学计算领域的核心库
主页：https://numpy.org/
介绍：NumPy（Numerical Python）是Python科学计算领域的 核心库，专为高效处理多维数组（ndarray）和数**算设计。其核心优势包括：
高性能：底层用C语言编写，解除GIL限制，数组操作速度远超纯Python代码。
广播机制：支持不同形状数组的自动对齐运算，简化复杂计算逻辑。
数学函数库：集成线性代数、傅里叶变换、随机数生成等工具，覆盖科学计算全流程。
NumPy凭借 高性能数组操作 和 丰富的数学工具，成为Python科学计算生态的基石。其简洁的API和广泛的应用场景（如数据分析、机器学习、图像处理）使其成为科研与工程开发的必备工具


2.  SciPy
主页：https://scipy.org/
介绍：SciPy 是 Python 科学计算生态系统的核心组件，专注于高效解决数学、科学和工程问题。SciPy 库的主要特点是它是使用 Numpy 开发的，它的数组充分利用了 Numpy。SciPy 库包含用于优化、线性代数、集成和统计的模块。


3. Pandas
主页：https://pandas.pydata.org/
介绍：Pandas 是 Python 中的一个机器学习库，它提供高级的数据结构和各种各样的分析工具。这个库的一个重要特性是能够使用一个或两个命令转换复杂的数据操作。Pandas 有许多内置的分组、数据组合、过滤和时间序列功能的函数。Pandas 确保了整个数据处理的过程更加容易。对诸如重索引、迭代、排序、聚合、连接和可视化等操作的支持是 Pandas 的特色亮点之一。


4. Scikit-Learn
主页：https://scikit-learn.org/stable/
介绍：Scikit-Learn 是 Python 机器学习领域的权威库，专注于提供经典算法实现与全流程工具链支持。其核心优势包括：
算法全面性：覆盖分类、回归、聚类、降维等主流任务，内置逻辑回归、随机森林、SVM 等 150+ 算法。
易用性：统一 fit()/predict() 接口，支持流水线（Pipeline）简化工作流，适合快速原型开发。
生态整合：基于 NumPy/SciPy 构建，与 Pandas、Matplotlib 等工具无缝协作，形成完整数据科学生态。


5. Keras
主页：https://keras.io/keras_3/
介绍：Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，最初由 François Chollet 开发，现为 TensorFlow 核心组件。其设计目标是 简化深度学习模型开发流程，支持快速原型验证和高效部署。


6. PyTorch 深度学习框架
主页：https://pytorch.org/
介绍：PyTorch 是由 Meta（原Facebook） 开发的开源深度学习框架，以 动态计算图 和 自动求导 为核心优势，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域。其设计哲学强调 灵活性 与 Pythonic风格，支持边写代码边调试，极大降低了模型开发的复杂度。


7. TensorFlow
主页：https://www.tensorflow.org/
介绍：TensorFlow 是由 Google 开发的 开源深度学习框架，专注于高效构建和部署机器学习模型。其核心优势包括：
数据流图架构：通过节点（数学操作）和边（张量传输）描述计算过程，支持灵活的算法表达。
多平台兼容性：支持 CPU、GPU、TPU 及移动端（Android/iOS），实现“一次编写，多端运行”。
自动求导与高性能：内置自动微分机制，底层用 C++ 编写，结合 CUDA/JAX 加速计算。
生态整合：与 Keras、TensorFlow Hub、TFX 等工具深度集成，覆盖从研究到生产的全流程。


8. Matminer 材料机器学习库
主页：https://hackingmaterials.lbl.gov/matminer/
介绍：Matminer 是材料科学领域的 机器学习特征工程工具库，专注于为材料数据构建高阶特征并搭建预测模型。其核心功能包括：
跨数据库描述符生成：自动从材料结构（如晶体对称性、电子态密度）生成标准化特征，支持与 Materials Project、OQMD 等数据库无缝对接。
特征筛选与降维：通过统计方法（如方差分析、互信息）筛选关键特征，提升模型泛化能力。
机器学习模型集成：内置多种算法（如随机森林、神经网络），支持物性预测（如带隙、稳定性）和材料分类任务


9. LightGBM
主页：https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/
介绍：LightGBM 是 微软开发的梯度提升框架，专注于高效处理大规模数据并提升模型训练速度。其核心优势包括：
高效性：采用直方图算法和跳跃式生长（Leaf-wise）策略，训练速度比 XGBoost 快数倍，内存占用仅为 1/6。
低内存消耗：通过特征离散化和直方图优化，显著减少内存使用。
支持类别特征：无需独热编码（One-Hot），直接处理分类变量。
分布式计算：支持多机并行训练，适用于金融、医疗等大数据场景。


10. ELI5
主页：https://eli5.readthedocs.io/en/latest/
介绍：ELI5（Explain Like I'm 5）是一个专注于 解释机器学习模型决策过程 的Python库，其名称源自Reddit上“像我五岁一样解释”的趣味版块1234。核心功能包括：
模型权重解释：展示特征对模型预测的影响权重。
单个预测分析：解释模型对特定样本的决策逻辑。
文本数据处理：分析文本分类中关键词的重要性。
可视化支持：生成HTML格式的交互式报告。

11. DeepMD-kit
主页：https://docs.deepmodeling.com/pr ... n/master/index.html
Github仓库：https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit
介绍：DeepMD-kit 是一款基于深度学习的分子动力学模拟工具库，通过神经网络拟合第一性原理数据构建势能模型，显著提升计算效率并保持量子力学精度。DeepMD-kit 由普林斯顿鄂维南团队于2018年提出，旨在结合机器学习与分子动力学（MD），解决传统经验力场（EFF）精度不足和第一性原理计算（如DFT）效率低下的问题。其核心思想是通过训练深度神经网络（DNN）作为势函数，替代传统力场，从而在保持精度的同时加速模拟。

12. dpgen
Github仓库：https://github.com/deepmodeling/dpgen
介绍：DPGEN 是一款基于 Python 的开源软件，专注于通过深度学习生成高精度原子间势能和力场模型。其核心功能包括：
高效数据驱动建模：支持从第一性原理计算（如 VASP、CP2K）中自动筛选结构，结合主动学习算法（如模型偏差分析）优化数据集，显著减少 DFT 计算量。
多软件集成：与 LAMMPS、VASP、Gromacs 等分子模拟软件深度耦合，支持 HPC 集群作业调度和结果分析。
增强采样能力：通过结合 WT-MetaD 等方法，探索稀有事件（如化学反应过渡态）的构型空间，提升模型泛化能力。
工作流自动化：提供 init_bulk、run、test 等命令，支持从初始数据生成、模型训练到模型验证的全流程管理。

13. dpdata
主页：https://docs.deepmodeling.com/pr ... n/master/index.html
介绍：dpdata 是 DeepMD-kit 的配套工具，用于将第一性原理计算结果（如 VASP 的 OUTCAR、CP2K 的 Gaussian 输出）转换为 DeePMD-kit 训练所需的标准化数据格式（RAW 格式）。其核心功能包括：
数据预处理：提取原子坐标、能量、力等关键信息，生成符合 DeepMD-kit 输入要求的数据集。
多格式支持：兼容主流第一性原理软件的输出格式，简化数据准备流程。
高效并行处理：通过脚本批量处理大规模数据，提升数据转换效率。