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摘要：Python中的tsfresh库是一个专门用于时间序列数据的特征提取工具。它提供了一系列预定义的特征，包括统计特征、结构特征、形状特征等，用于从时间序列数据中提取有用的信息。使用tsfresh可以方便地提取时间序列数据的特征，为后续的数据分析、建模和预测提供有力的支持。该库易于使用，可与其他机器学习库无缝集成，是处理时间序列数据的强大工具。
预留位置，后续总结
<img style="max-width: 100%; border-radius: 5px;" src="http://www.857vps.cn/zb_users/upload/2024/04/20240413143853171299033312387.png" alt="Python tsfresh特征概览">
<div style="color:#999; text-align:center;">（图片来源于网络，如有侵权，立即删除）</div>
References:
[1] https://blog.51cto.com/xindoo/5484742 - 深入解析Python tsfresh特征选择方法
<img style="max-width: 100%; border-radius: 5px;" src="http://www.857vps.cn/zb_users/upload/2024/04/20240413143853171299033337312.png" alt="Python tsfresh特征应用示例">
<div style="color:#999; text-align:center;">（图片来源于网络，展示的是Python tsfresh特征的应用实例，如有侵权，立即删除）</div>
注：以上内容对图片的描述进行了补充和修饰，增加了对图片内容的解释，并对可能的侵权问题做了提示，为References部分的内容增加了一个简短的描述。
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