Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 00:14 UTC

mmschlk / shapiq

Shapley Interactions and Shapley Values for Machine Learning

Python · C++MIT★ 782 зірки⑂ 74 форкиз жовт. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#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 має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (94/100), найнижчий — Security (63/100). Останнє оновлення було 12 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

91
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

91
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

MaximilianОсобистий обліковий запис
60 підписників11 публічних репозиторіївз лист. 2018 р.AIML@LMU

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIshapiq1.7.0-2417 днів томуpythonmachine-learninginterpretable-machine-learningshapxaiexplainable-aiinteractionshapley-interactionsshapley-valuesfeature-interaction

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

84Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

78Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 12 дн. тому
20.8/36Ритм комітів — 30/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 136 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year136
human_commit_share0,87
days_since_last_push12
active_weeks_last_year30

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 23 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 17 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~48,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count23
latest_release_tagv1.7.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release17
mean_days_between_releases48,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

79Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

68Добрий
Як обчислюється оцінка
46.9/60Зірки — 782 зірок
15.5/25Форки — 74 форків
5.3/15Спостерігачі — 10 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks74
stars782
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

64Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 70% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 28 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled28
top_contributor_share0,702

Реактивність на issue та PR

77Добрий
Як обчислюється оцінка
38.9/42Вирішення issue — закрито 92% issue
25.1/30Прийняття PR — злито 270/323 вирішених PR
4.3/13Newcomer PR acceptance — злито 2/6 PR від новачків за 30 дн.
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 18/27 approved changesets -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
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

Власність та опіка

53Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
12.8/25Охоплення власника — 60 підписників у mmschlk
19.9/25Послужний список — 11 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers60
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmmschlk
public_repos11
account_age_days2 858
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 17 дн. тому
20/20Історія версій — 24 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesshapiq
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish17

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

94Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 22 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://shapiq.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 15 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
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_wikiтак
homepagehttps://shapiq.readthedocs.io
docs_sitehttps://shapiq.readthedocs.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

63Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

54Помірний
Як обчислюється оцінка
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
2.5/2.5Ліцензія — 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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 88 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages26
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:shapiq@1.7.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 26 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

88Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
39.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 64 з 87 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,736
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes2 746

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/shapiq/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 18 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 13 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/shapiq/py.typed
agent_commit_share0,18
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,13

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/shapiq/py.typed)
54.7/55Керовані розміри файлів — 2/377 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes105 954
source_files_sampled377
oversized_source_files2

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

782зірок GitHub
28контриб'юторів
136комітів за останні 12 місяців
12днів від останнього пушу
23релізів
1бас-фактор
19відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • 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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 74 ⇿
0Зірки
74Форки
20Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

01325385063757162024-022025-062026-09
Мажорні 1Мінорні 7Патчі 9

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities88 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 11
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
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
Усі залежності 272

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 11 прямих і 261 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcolour0.1.5пряма
PyPIjoblib1.5.3пряма
PyPImatplotlib3.10.8пряма
PyPInetworkx3.6.1пряма
PyPInumpy2.4.3пряма
PyPIpandas3.0.1пряма
PyPIpillow12.1.1пряма
PyPIrequests2.32.5пряма
PyPIscikit-learn1.8.0пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPItqdm4.67.3пряма
PyPIabsl-py2.4.0непряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIalembic1.18.5непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIastunparse1.6.3непряма
PyPIasync-lru2.2.0непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackoff2.2.1непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbleach6.3.0непряма
PyPIbotorch0.14.0непряма
PyPIcatboost1.2.10непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.5непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.10.1непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIconfigspace1.2.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.4непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdask2026.3.0непряма
PyPIdask-jobqueue0.9.0непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdistributed2026.3.0непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIeinops0.8.2непряма
PyPIemcee3.1.6непряма
PyPIeval-type-backport0.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.25.2непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfonttools4.62.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfsspec2026.2.0непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIgalois0.4.10непряма
PyPIgast0.7.0непряма
PyPIgoogle-pasta0.2.0непряма
PyPIgpytorch1.14непряма
PyPIgraphviz0.21непряма
PyPIgreenlet3.5.3непряма
PyPIgrpcio1.78.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh5py3.14.0непряма
PyPIhf-xet1.4.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub1.6.0непряма
PyPIidentify2.6.17непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimageio2.37.3непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython9.11.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjaxtyping0.3.11непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjson50.13.0непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.0непряма
PyPIjupyter-server2.17.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.5.6непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkeras3.13.2непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlatexcodec3.0.1непряма
PyPIlazy-loader0.5непряма
PyPIlibclang18.1.1непряма
PyPIlightgbm4.6.0непряма
PyPIlinear-operator0.6непряма
PyPIllvmlite0.46.0непряма
PyPIlocket1.0.0непряма
PyPImako1.3.12непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdit-py-plugins0.5.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.2.0непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImore-itertools11.1.0непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack1.2.0непряма
PyPImultipledispatch1.0.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPImyst-parser5.0.0непряма
PyPInamex0.1.0непряма
PyPInarwhals2.21.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.0непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.5.5непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumba0.64.0непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1непряма
PyPInvidia-ml-py13.590.48непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.3.20непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIoptree0.19.0непряма
PyPIoptuna4.9.0непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpartd1.4.2непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.4непряма
PyPIplotly6.7.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIposthog7.9.12непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIprometheus-client0.24.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIprotobuf7.34.0непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpybtex0.25.1непряма
PyPIpybtex-docutils1.0.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.12.5непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpydantic-settings2.13.1непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpynisher1.0.10непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyre-extensions0.0.32непряма
PyPIpyro-api0.1.2непряма
PyPIpyro-ppl1.9.1непряма
PyPIpytest9.0.2непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.1.3непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-json-logger4.0.0непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpywinpty3.0.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.2.28непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.15.5непряма
PyPIsafetensors0.7.0непряма
PyPIscikit-image0.26.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools82.0.1непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmac2.4.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIsparse-transform0.2.1непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.9.8непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-gallery0.20.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.6.5непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabpfn6.4.1непряма
PyPItabpfn-common-utils0.2.18непряма
PyPItblib3.2.2непряма
PyPItensorflow2.21.0непряма
PyPItermcolor3.3.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItf-keras2.15.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItifffile2026.3.3непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItoolz1.1.0непряма
PyPItorch2.9.1непряма
PyPItorchvision0.24.1непряма
PyPItornado6.5.5непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItransformers5.3.0непряма
PyPItreelite4.7.1непряма
PyPItriton3.5.1непряма
PyPIty0.0.21непряма
PyPItyper0.24.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspect0.9.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIvirtualenv21.2.0непряма
PyPIwadler-lindig0.1.7непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwheel0.46.3непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIwoodelf-explainer0.4.6непряма
PyPIwrapt2.1.2непряма
PyPIxgboost3.2.0непряма
PyPIzict3.0.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:shapiq@1.7.0 тягне 26 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з mmschlk/shapiq. Читати поруч →

100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий99voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.