Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-14 00:14 UTC

mmschlk / shapiq

Shapley Interactions and Shapley Values for Machine Learning

Python · C++MIT★ 782 estrellas⑂ 74 forksdesde oct 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#python#feature-interactions#explainability#interpretability#machine-learning#shap#shapley#shapiq#shapley-interactions#banzhaf-index#explainable-ai#feature-importance#game-theory#interpretable-machine-learning#feature-attribution

mmschlk/shapiq tiene un índice de salud de 91 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (94/100) y la más baja, Security (63/100). Se actualizó por última vez hace 12 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

91
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

91
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 77 se calibra a 91 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

MaximilianCuenta personal
60 seguidores11 repositorios públicosdesde nov 2018AIML@LMU

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIshapiq1.7.0-24hace 17 díaspythonmachine-learninginterpretable-machine-learningshapxaiexplainable-aiinteractionshapley-interactionsshapley-valuesfeature-interaction

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

84Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

78Bueno
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 12 días
20.8/36Cadencia de commits — 30/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 136 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year136
human_commit_share0,87
days_since_last_push12
active_weeks_last_year30

Disciplina de publicación

92Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 23 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 17 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~48,5 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count23
latest_release_tagv1.7.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release17
mean_days_between_releases48,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

79Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

68Bueno
Cómo se puntúa
46.9/60Estrellas — 782 estrellas
15.5/25Forks — 74 forks
5.3/15Observadores — 10 observadores
Datos de entrada utilizados
forks74
stars782
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges9
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatesí

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

64Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

39Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
6.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 70% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 28 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled28
top_contributor_share0,702

Capacidad de respuesta a issues y PR

77Bueno
Cómo se puntúa
38.9/42Resolución de issues — 92% de issues cerradas
25.1/30Aceptación de PR — 270/323 PR decididos fusionados
4.3/13Newcomer PR acceptance — 2/6 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 18/27 approved changesets -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
merged_prs270
open_issues19
closed_issues233
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d14
prs_decided_30d18
issue_closed_ratio0,925
closed_unmerged_prs53
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d6

Propiedad y custodia

53Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
12.8/25Alcance del propietario — 60 seguidores de mmschlk
19.9/25Trayectoria — 11 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers60
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmmschlk
public_repos11
account_age_days2858
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 17 días
20/20Historial de versiones — 24 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesshapiq
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish17

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

94Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

90Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 22 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://shapiq.readthedocs.io
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 15 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, feature-interactions, explainability, interpretability, machine-learning, shap, shapley, shapiq, shapley-interactions, banzhaf-index, explainable-ai, feature-importance, game-theory, interpretable-machine-learning, feature-attribution
has_wikisí
homepagehttps://shapiq.readthedocs.io
docs_sitehttps://shapiq.readthedocs.io
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

63Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

54Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2/2.5CI-Tests — 22 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-Review — Found 18/27 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 88 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages26
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:shapiq@1.7.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 26 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

88Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

84Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
39.2/40Historial de commits legible — 64 de 87 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,736
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes2746

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

90Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — src/shapiq/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 18 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 13 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/shapiq/py.typed
agent_commit_share0,18
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,13

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/shapiq/py.typed)
54.7/55Tamaños de archivo manejables — 2/377 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes105.954
source_files_sampled377
oversized_source_files2

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

782estrellas de GitHub
28contribuidores
136commits en los últimos 12 meses
12días desde el último push
23versiones publicadas
1factor bus
19issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'shapiq' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 74 ⇿
0Estrellas
74Forks
20Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

01325385063757162024-022025-062026-09
Mayor 1Menor 7Parche 9

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-14 00:14 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
8CI-Tests22 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 18/27 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities88 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 11
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIjoblib—pyproject.toml
PyPIscikit-learn—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPInetworkx—pyproject.toml
PyPIcolour—pyproject.toml
PyPIpillow—pyproject.toml
Todas las dependencias 272

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 11 paquetes directos y 261 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcolour0.1.5directa
PyPIjoblib1.5.3directa
PyPImatplotlib3.10.8directa
PyPInetworkx3.6.1directa
PyPInumpy2.4.3directa
PyPIpandas3.0.1directa
PyPIpillow12.1.1directa
PyPIrequests2.32.5directa
PyPIscikit-learn1.8.0directa
PyPIscipy1.17.1directa
PyPItqdm4.67.3directa
PyPIabsl-py2.4.0indirecta
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIalembic1.18.5indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.12.1indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIastunparse1.6.3indirecta
PyPIasync-lru2.2.0indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackoff2.2.1indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIbleach6.3.0indirecta
PyPIbotorch0.14.0indirecta
PyPIcatboost1.2.10indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.5indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcolorlog6.10.1indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIconfigspace1.2.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.13.4indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdask2026.3.0indirecta
PyPIdask-jobqueue0.9.0indirecta
PyPIdebugpy1.8.20indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdistributed2026.3.0indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIeinops0.8.2indirecta
PyPIemcee3.1.6indirecta
PyPIeval-type-backport0.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIfilelock3.25.2indirecta
PyPIflatbuffers25.12.19indirecta
PyPIfonttools4.62.0indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIfsspec2026.2.0indirecta
PyPIfuro2025.12.19indirecta
PyPIgalois0.4.10indirecta
PyPIgast0.7.0indirecta
PyPIgoogle-pasta0.2.0indirecta
PyPIgpytorch1.14indirecta
PyPIgraphviz0.21indirecta
PyPIgreenlet3.5.3indirecta
PyPIgrpcio1.78.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIh5py3.14.0indirecta
PyPIhf-xet1.4.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhuggingface-hub1.6.0indirecta
PyPIidentify2.6.17indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimageio2.37.3indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel7.2.0indirecta
PyPIipython9.11.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIjaxtyping0.3.11indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjson50.13.0indirecta
PyPIjsonpointer3.0.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter-client8.8.0indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.0indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.0indirecta
PyPIjupyter-server2.17.0indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab4.5.6indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirecta
PyPIkeras3.13.2indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPIlatexcodec3.0.1indirecta
PyPIlazy-loader0.5indirecta
PyPIlibclang18.1.1indirecta
PyPIlightgbm4.6.0indirecta
PyPIlinear-operator0.6indirecta
PyPIllvmlite0.46.0indirecta
PyPIlocket1.0.0indirecta
PyPImako1.3.12indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImdit-py-plugins0.5.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistune3.2.0indirecta
PyPIml-dtypes0.5.4indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImsgpack1.2.0indirecta
PyPImultipledispatch1.0.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPImyst-parser5.0.0indirecta
PyPInamex0.1.0indirecta
PyPInarwhals2.21.0indirecta
PyPInbclient0.10.4indirecta
PyPInbconvert7.17.0indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInotebook7.5.5indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPInumba0.64.0indirecta
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirecta
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirecta
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirecta
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirecta
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirecta
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirecta
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirecta
PyPInvidia-ml-py13.590.48indirecta
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirecta
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu123.3.20indirecta
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90indirecta
PyPIopt-einsum3.4.0indirecta
PyPIoptree0.19.0indirecta
PyPIoptuna4.9.0indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.6indirecta
PyPIpartd1.4.2indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.4indirecta
PyPIplotly6.7.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIposthog7.9.12indirecta
PyPIpre-commit4.5.1indirecta
PyPIprometheus-client0.24.1indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIprotobuf7.34.0indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpybtex0.25.1indirecta
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.12.5indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpydantic-settings2.13.1indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpynisher1.0.10indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyre-extensions0.0.32indirecta
PyPIpyro-api0.1.2indirecta
PyPIpyro-ppl1.9.1indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpytest-cov7.0.0indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.1.3indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpython-json-logger4.0.0indirecta
PyPIpywin32312indirecta
PyPIpywinpty3.0.3indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIregex2026.2.28indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirecta
PyPIrich14.3.3indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIruff0.15.5indirecta
PyPIsafetensors0.7.0indirecta
PyPIscikit-image0.26.0indirecta
PyPIsend2trash2.1.0indirecta
PyPIsetuptools82.0.1indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsmac2.4.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsoupsieve2.8.3indirecta
PyPIsparse-transform0.2.1indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.9.8indirecta
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinx-gallery0.20.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.6.5indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.51indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItabpfn6.4.1indirecta
PyPItabpfn-common-utils0.2.18indirecta
PyPItblib3.2.2indirecta
PyPItensorflow2.21.0indirecta
PyPItermcolor3.3.0indirecta
PyPIterminado0.18.1indirecta
PyPItf-keras2.15.0indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItifffile2026.3.3indirecta
PyPItinycss21.4.0indirecta
PyPItokenizers0.22.2indirecta
PyPItoolz1.1.0indirecta
PyPItorch2.9.1indirecta
PyPItorchvision0.24.1indirecta
PyPItornado6.5.5indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItransformers5.3.0indirecta
PyPItreelite4.7.1indirecta
PyPItriton3.5.1indirecta
PyPIty0.0.21indirecta
PyPItyper0.24.1indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspect0.9.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2025.3indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIvirtualenv21.2.0indirecta
PyPIwadler-lindig0.1.7indirecta
PyPIwcwidth0.6.0indirecta
PyPIwebcolors25.10.0indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwheel0.46.3indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirecta
PyPIwoodelf-explainer0.4.6indirecta
PyPIwrapt2.1.2indirecta
PyPIxgboost3.2.0indirecta
PyPIzict3.0.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:shapiq@1.7.0 arrastra 26 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

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