awesome-matchem-datasets

材料化学数据集一网打尽,找数据不再东翻西找

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数据集 🍴 复刻 49 🐛 待处理 6 👀 关注 15
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 403
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费资源列表

项目预览

awesome-matchem-datasets 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集
开发团队blaiszik
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费资源列表
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
GitHub 星标★ 403
上线时间2025-04-02 00:00:00
代码更新2026-10-19
仓库体积2.3 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态较活跃
收录时间2026-11-02
浏览次数0

项目介绍

awesome-matchem-datasets 是一个面向材料化学与机器学习交叉领域的开源数据集索引项目,用 Python 维护,主要解决研究者寻找高质量材料与化学数据集时信息分散、来源不统一的问题。项目以清单形式汇总了材料科学、化学信息学、分子性质、晶体结构、反应数据等方向的公开数据集,并给出链接、简介与适用任务说明,帮助数据科学和计算材料研究者快速定位可用数据。核心能力包括按主题分类的数据集目录、来源链接聚合、面向机器学习训练与评测的筛选参考,以及便于社区持续补充的 Markdown 结构。它本身不提供数据下载或处理工具,定位是导航与索引,适合作为课题调研、模型选型前的资料入口,也方便教学和团队内部共享数据资源清单。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-02 · 当前星标 ★ 403

核心亮点

  • 按材料、化学、分子等主题分类整理,检索路径清晰
  • 每条数据附来源链接与简要说明,降低筛选成本
  • Markdown 清单结构简单,社区提交和更新门槛低

不足之处

  • 仅做索引,不提供数据下载、清洗或格式转换工具
  • 数据集质量与可用性依赖外部链接,缺乏统一校验机制

适用场景

  • 材料信息学课题开题前调研可用公开数据集
  • 机器学习模型训练前筛选分子性质与晶体结构数据
  • 教学或团队内部共享数据资源清单

替代项目

awesome-materials-informatics、awesome-chemistry-datasets

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