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XGBoost是一个优化的分布式梯度提升库，设计为高效、灵活且可移植的机器学习算法库，在梯度提升框架下实现机器学习算法。

LightGBM是一个基于梯度提升决策树的机器学习框架，具有训练速度快、内存占用低、准确率高、支持并行和分布式学习等优势。

Yellowbrick是一个基于Scikit-Learn的机器学习可视化库，扩展了Scikit-Learn API，使模型选择和超参数调优更加容易。

ELI5是一个Python库，用于可视化和调试各种机器学习模型，提供统一的API来解释黑盒模型。

DVC是一个易于使用的Git扩展，专门为数据科学家提供数据版本控制功能，帮助管理数据科学工作流程中的数据版本控制。

MLflow是一个开源的开发者平台，用于构建AI应用程序和模型，提供端到端的可观测性、评估和跟踪功能。

Apache Airflow是一个由社区创建的平台，用于以编程方式编写、调度和监控工作流。它是一个开源的工作流编排工具，专为数据工程和机器学习管道设计。

Dagster是一个现代化的数据编排平台，为团队构建、扩展和监控AI与数据管道提供统一控制平面。

Panel是一个开源的Python库，专为简化强大的数据工具、仪表板和复杂应用程序的开发而设计，完全在Python环境中运行。

Voilà是一个开源工具，可以将Jupyter Notebook转换为交互式Web应用程序和仪表板，支持安全定制和分享。

Ray是一个AI计算引擎，用于扩展机器学习、AI计算和分布式Python应用，支持从笔记本电脑到数千个GPU的任意规模扩展。

pyjanitor是一个Python数据清洗工具，提供简洁易用的API来扩展pandas功能，实现高效的数据预处理和清洗操作。

开源软件、开放标准和Web服务，支持跨所有编程语言的交互式计算，提供JupyterLab和Jupyter Notebook等开发环境。

Matplotlib是一个用于在Python中创建静态、动画和交互式可视化的综合库，使简单的事情变得容易，困难的事情变得可能。

Vega-Altair是一个用于Python的声明式可视化库，基于强大的Vega-Lite语法构建，提供简单友好的API，让用户花更少时间编写代码，更多时间探索数据。

spaCy是一个工业级的Python自然语言处理库，专注于大规模信息提取任务，具有高性能和易用性特点。

Dash Enterprise是一个用于构建、托管和部署Dash应用程序的企业级数据应用平台，专为Python开发者设计。

xtensor-python是xtensor C++多维数组库的Python绑定，支持numpy风格的广播和惰性计算，实现C++和Python之间的无缝互操作。

Awkward Array是一个用于处理嵌套、可变大小数据的Python库，支持任意长度列表、记录、混合类型和缺失数据，使用NumPy风格的语法。

uarray是一个Python后端系统，允许定义API以及包含该API单独实现的后端，主要用于数组计算和NumPy API的通用后端调度机制。