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scattertext

语料库差异分析的交互式HTML散点图工具

Scattertext可视化文本分析交互式单词频率Github开源项目

Scattertext是一款用于在语料库中发现区分术语并在交互式HTML散点图中显示的工具。它通过选择性标记术语，避免标签或点的重叠。本文介绍了如何使用Scattertext可视化2012年美国政治大会中使用的术语。该工具提供多种定制选项和高级用法，如术语评分、散布度可视化、颜色渐变等，适用于文本分析和分类解释，并且在Chrome和Safari浏览器中效果最佳。

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DataLine通过自然语言功能，让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接，如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等，并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持（Windows、Mac、Linux和Docker）使其成为技术人员和非技术人员的理想选择，特别适合企业使用。
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Clusterly.ai - 自动化关键词聚类与SEO优化内容生成工具
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Clusterly.ai是一款基于AI的内容创作工具，主要功能包括自动化关键词聚类和文章生成。平台整合了SEO优化、内部链接策略、关键词分析等功能，有助于提高内容质量和搜索排名。支持多语言创作和CMS集成，并提供实时数据更新。Clusterly.ai致力于为内容创作者、博主和企业提供智能化、高效率的内容创作解决方案。
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plotly.py是基于plotly.js的开源Python数据可视化库，提供超过30种科学、统计和金融图表类型。它支持在Jupyter、HTML文件和Dash应用中创建交互式图表。该库采用声明式API，简单易用且灵活。plotly.py具备静态图像导出功能，并有详细文档和活跃的社区支持。基于MIT许可发布，适用于各类数据分析和可视化需求。
lida - 自动生成数据可视化和信息图表的跨平台库
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LIDA是一款库，利用多种大语言模型自动生成和编辑数据可视化与信息图表。它兼容多种编程语言和可视化库，功能包括数据总结、目标生成、可视化生成与编辑、解释、评估和修复。LIDA将可视化视为代码，并提供简洁的API，帮助用户轻松生成和管理高质量的可视化内容。
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