基于 Go 的数据科学相关资源 GopherDS-Resources

这是一个维护良好的和开发中的工具，包，库等的策展列表，内容 与使用Go语言做数据科学相关。 GopherDS，这个项目主要是与基于Go的数据科学的工具和学习相关。resources里面存放了 收集的基于Go做数据科学项目的相关资源。 运算（ Arithmetic ）： * [math](https://golang.org/pkg/math/)  - Stdlib 数学函数。 * [math/cmplx](https://golang.org/pkg/math/cmplx/)  -  cmplx 安装包为负数提供基本常数和运算功能。 * [github.com/gonum/floats](https://github.com/gonum/floats)  - 一套处理  float64 切片的辅佐程序。 * [github.com/gonum/optimize](https://github.com/gonum/optimize) - Go 语言的优化包。 分类（ Classification ）： * [github.com/jbrukh/bayesian](https://github.com/jbrukh/bayesian)  -  Naive Bayes 分类。 * [github.com/datastream/libsvm](https://github.com/datastream/libsvm)  - 基于  LIBSVM 3.14 派生出来的  libsvm golang。 集群（ Clustering ）： * [github.com/salkj/kmeans](https://github.com/salkj/kmeans)  - Go 的现用 Kmeans 算法包。 计算机系统验证（ CSV ）： * [encoding/csv](https://golang.org/pkg/encoding/csv/)  -  Stdlib CS 功能。 * [github.com/go-hep/csvutil](https://github.com/go-hep/csvutil) - 一组用便捷方式处理  CSV 数据文件的  s 和 funcs。 * [github.com/go-hep/csvutil/tree/master/csvdriver](https://github.com/go-hep/csvutil/tree/master/csvdriver) -  databases/sql 的 CSV 文库。 分布式数据分析/传递方式（ Distributed Data Analysis/Pipelining ）: * [github.com/pachyderm/pachyderm](https://github.com/pachyderm/pachyderm)  -  集装箱式数据分析  [http://pachyderm.io](http://pachyderm.io/) 。 * [github.com/chrislusf/glow](https://github.com/chrislusf/glow) -  Glow 是 Go 的 易于使用的分布式计算系统，与   Hadoop Map Reduce, Spark, Flink, Storm 等相似。 * [github.com/chrislusf/gleam](https://github.com/chrislusf/gleam)  -  另一个基于 Go 的 分布式执行系统。 * [github.com/flowbase/flowbase](https://github.com/flowbase/flowbase)  -  基于  Flow 的 Go（ Golang ）编程微框架。[http://flowbase.org](http://flowbase.org/) * [github.com/scipipe/scipipe](https://github.com/scipipe/scipipe)  -  Go (Golang) 的工作流系统，受  Flow-based Programming 启示。[http://scipipe.org](http://scipipe.org/) [](http://scipipe.org/) 通用数据整理（ General data munging ）： * [github.com/kniren/gota](https://github.com/kniren/gota)  -  数据帧。 * [github.com/gopherds/gophernotes](https://github.com/gopherds/gophernotes)  -  Jupyter 笔记本的 Go 内核。 通用目的性机器学习（ General purpose machine learning ）： * [github.com/sjwhitworth/golearn](https://github.com/sjwhitworth/golearn)  -  GoLearn 是 Go 的“电池包含”的机械学习文库。 * [github.com/cdipaolo/goml](https://github.com/cdipaolo/goml)  -  `goml`   是完全用  Golang 写的机器学习文库， 它可以让开发人员将机器学习安装到他们的应用中。 * [github.com/xlvector/hector](https://github.com/xlvector/hector)  -  Golang 的机器学习文库。目前， 它可以用来解决二元分类问题。 图表（ Graphs ）： * [github.com/gyuho/goraph](https://github.com/gyuho/goraph)  -  图表包能实现图形数据结构和算法。 * [github.com/gonum/graph](https://github.com/gonum/graph)  -  这是 Go 语言的广义图形包。 * [github.com/cayleygraph/cayley](https://github.com/cayleygraph/cayley)  -  Cayley 是一个开源图表，受 Freebase 和 Google's Knowledge Graph 后的图形数据库启发。 JavaScript对象符号（ JSON ）： * [encoding/json](https://golang.org/pkg/encoding/json/)  -  Stdlib json 功能。 * [github.com/tidwall/gjson](https://github.com/tidwall/gjson)  - 一个 Go  包，提供了非常快速和简单的方式来获得一个 JSON文档 的值。 * [github.com/pquerna/ffjson](https://github.com/pquerna/ffjson)  -  ffjson 为 Go 结构产生  MarshalJSON 和  UnmarshalJSON 功能。 矩阵/线性代数 （ Matrices/Linear Algebra ）： * [github.com/gonum/lapack](https://github.com/gonum/lapack)  -  安装包收集器，为 Go 语言提供  LAPACK 功能。 * [github.com/gonum/blas](https://github.com/gonum/blas)  -  安装包收集器，为 Go 语言提供  BLAS  功能。 * [github.com/gonum/matrix](https://github.com/gonum/matrix)  -  Go 语言的矩阵包。 神经网络（ Neural Networks ）： * [github.com/tleyden/neurgo](https://github.com/tleyden/neurgo)  - Go 的神经网络。 * [github.com/fxsjy/gonn](https://github.com/fxsjy/gonn)  -  GoNN 是 Go 的执行器，包括  BPNN, RBF, PCN。 * [github.com/NOX73/go-neural](https://github.com/NOX73/go-neural)  -  golang 的神经网络执行。 自然语言处理（ NLP ）： * [github.com/advancedlogic/go-freeling](https://github.com/advancedlogic/go-freeling)  -  Freeling 3.1 的局部端口。 ( [http://nlp.lsi.upc.edu/freeling/](http://nlp.lsi.upc.edu/freeling/) ) * [github.com/endeveit/enca](https://github.com/endeveit/enca)  -  libenca 的最小 cgo 绑定。 * [github.com/Lazin/go-ngram](https://github.com/Lazin/go-ngram)  -  Go 的 N-gram index。 * [github.com/reiver/go-porterstemmer](https://github.com/reiver/go-porterstemmer)  -  Porter Stemming Algorithm 的 Go 清理指令。 * [github.com/blevesearch/segment](https://github.com/blevesearch/segment)  -  Unicode Text Segmentation 的Go 文库， Unicode Standard Annex #29 中有描述。 * [https://github.com/kljensen/snowball](https://github.com/kljensen/snowball)  -  Go 执行的  Snowball 词干 NLP。 * [github.com/sajari/word2vec](https://github.com/sajari/word2vec)  -  word2vec 是 Go 包，提供 查询 word2vec 模式的功能。 Non-SQL  数据库交互（ Non-SQL Database Interactions ）： * [gopkg.in/mgo.v2](https://labix.org/mgo)  -  mgo  是 Go 语言的  MongoDB 驱动器。 * [github.com/gocql/gocql](https://github.com/gocql/gocql)  -  Go 编程语言最快最强大的  Cassandra 代理。 * [github.com/go-redis/redis](https://github.com/go-redis/redis)  -  Golang 的  Redis 代理。 * [github.com/garyburd/redigo](https://github.com/garyburd/redigo)  -  Redis 的 Go 代理。 * [github.com/tsuna/gohbase](https://github.com/tsuna/gohbase)  -   Pure Go HBase 代理。 绘图/仪表板（ Plotting/dashboarding ）： * [github.com/gonum/plot](https://github.com/gonum/plot)  -  建立 和绘制图的API。 * [github.com/gigablah/dashing-go](https://github.com/gigablah/dashing-go)  -  实时仪表板的一个端口。 概率/统计/实验（ Probability/statistics/experiments ）： * [github.com/gonum/stat](https://github.com/gonum/stat)  -  Go 的  数据包。 * [github.com/montanaflynn/stats](https://github.com/montanaflynn/stats)  -  具常用功能的数据包，Golang 标准库缺失。 * [github.com/URXtech/planout-golang](https://github.com/URXtech/planout-golang)  -  Go 中的  Planout 译码。 * [github.com/peleteiro/bandit-server](https://github.com/peleteiro/bandit-server)  -  Bandit-server 是一个  Multi-Armed Bandit api 服务器， 它不需要配置也没有持久化存储。 回归（ Regression ）： * [github.com/sajari/regression](https://github.com/sajari/regression)  -  多元线性回归。 * [github.com/glycerine/zettalm](https://github.com/glycerine/zettalm)  -  在  zettabytes 数据中建立线性回归模型的 Go 编码。 SQL-like 数据交互（ SQL-like Database Interactions ）： * [databases/sql](https://golang.org/pkg/database/sql/)  - sql 包 围绕 SQL（或 SQL-like）数据提供通用接口。 * [github.com/Boostport/avatica](https://github.com/Boostport/avatica)  -  Go `database/sql` package 的 Apache Phoenix/Avatica 驱动。 * [github.com/lib/pq](https://github.com/lib/pq) - Go 的 `database/sql` 安装包的纯 Go postgres 驱动。 * [github.com/go-pg/pg](https://github.com/go-pg/pg) - Fast PostgreSQL 代理 and ORM。 * [github.com/jackc/pgx](https://github.com/jackc/pgx) - 纯Go PostgreSQL 驱动， 它提供 性能提升 和更多的功能，同时保持数据库 `database/sql` 兼容。 * [github.com/go-sql-driver/mysql](https://github.com/go-sql-driver/mysql) -  Go's `database/sql` 安装包的 MySQL-Driver  。 * [github.com/mattn/go-sqlite3](https://github.com/mattn/go-sqlite3) - sqlite3 驱动，符合内置 `database/sql` 接口。 * [github.com/lukasmartinelli/pgclimb](https://github.com/lukasmartinelli/pgclimb) - 从 PostgreSQL 的数据导出成不同的数据格式 (JSON, JSON Lines, CSV, XLSX, XML) 或使用 Golang 模板。 * [github.com/lukasmartinelli/pgfutter](https://github.com/lukasmartinelli/pgfutter) - 将  CSV 和 JSON 导入 PostgreSQL 的简单方法。 * [github.com/omniscale/imposm3](https://github.com/omniscale/imposm3) - 将 OpenStreetMap 数据导入 PostgreSQL/PostGIS 数据库。 网页抓取(Web Scraping): * [github.com/yhat/scrape](https://github.com/yhat/scrape) - Go 网页抓取的简单高效接口。 * [github.com/cathalgarvey/sqrape](https://github.com/cathalgarvey/sqrape) - 带有 CSS and Go 反射的简单 Query Scraping 。 建议（Proposed）： * Go 自身的多为切片 ([Proposal](https://github.com/golang/proposal/blob/master/design/6282-table-data.md))。 * 一个强大的 （和并发 ）安装包， 处理数据 缩小/压缩适宜 (gonum/optimize 会提供很好的基础)。 * 一个强大的 （ 和并发 ）安装包， 描述带有累赘参数的 统计模型 (Bayesian and frequentist) 等。 * A/B 测试的 Go 安装包。 * 有数据记录查询的数据库。灵感可以从  Rich Hickey 的   [Datomic](http://www.datomic.com/)   数据库抽取，但以开源形式。 * 一个 分布式计算的 数据记录 查询系统 。类似于 [Cascalog](http://cascalog.org/) 的 Hadoop 系统 , 但取而代之以 Go 工具整合。 [](http://scipipe.org/)