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Python数据可视化示例集合 为论文插图绘制提供参考

该项目提供多样化的Python数据可视化示例,包括折线图、柱状图、散点图等基础图表,以及3D图像和组合图等高级图表。项目为研究人员和数据分析师提供了实用的代码示例,便于创建论文插图。此外,项目还涵盖了patchworklib和t-SNE等高级可视化技术的应用,并提供了matplotlib进阶使用和可视化技巧的相关资源链接。

pyecharts - Python数据可视化库 支持多种图表类型和交互功能
EChartsGithubPythonpyecharts图表开源项目数据可视化
pyecharts是基于Apache ECharts的Python数据可视化库。该库提供简洁API,支持30余种图表类型,兼容主流Notebook环境和Web框架。pyecharts配置灵活,文档详尽,对地理数据可视化支持强大。它支持链式调用,可生成静态HTML和动态图表,易于集成Flask等Web框架。提供400多个地图文件,支持百度地图,适合地理数据可视化。作为数据分析和可视化工具,pyecharts简单易用且功能丰富。
seaborn - 基于Python的统计数据可视化库 创建高质量图表
GithubPython库Seabornmatplotlib开源项目数据可视化统计图形
Seaborn是基于matplotlib的Python统计数据可视化库,提供高级接口绘制各类统计图形。支持Python 3.8+,依赖numpy、pandas等库。Seaborn可生成散点图、线图、条形图等多种图表,通过简洁API快速创建复杂可视化效果。适用于数据分析和科研报告等场景,有助于更好理解和展示数据。
drawdata - 交互式数据可视化工具 轻松绘制分析机器学习数据集
GithubJupyterPython库drawdata开源项目数据可视化机器学习
drawdata是一个Python库,为Jupyter notebook提供交互式数据绘制工具。基于anywidget构建,兼容Jupyter、VSCode和Colab环境,支持ipywidgets集成。可绘制散点图并导出为pandas或polars数据框,方便用于scikit-learn机器学习任务。适用于教学和快速数据分析场景,简化数据集创建和操作过程。
eplot - Emacs插件交互式数据可视化图表生成工具
EmacsGithubeplot图表生成开源项目数据可视化时间序列
eplot是一款Emacs插件,专门用于生成交互式数据可视化图表。该工具支持多种图表类型,包括时间序列图、散点图和条形图等。eplot提供了丰富的自定义选项,如颜色渐变、背景图像和网格线设置,用户可通过简单命令或文件头部配置轻松调整图表外观。此外,eplot还支持CSV文件导入、多数据集绘制和日期时间格式处理,为Emacs用户提供了一个功能强大且灵活的数据可视化解决方案。
cheatsheets - Matplotlib数据可视化速查表和教程集合
GithubMatplotlibPython库图表制作开源项目数据可视化编程工具
Cheatsheets项目为Matplotlib用户提供全面的速查表和教程手册,包含初级、中级和高级技巧的PDF文件。内容涵盖从基础绘图到复杂数据可视化的多个方面,帮助用户快速掌握Matplotlib核心功能。这个开源项目还包括贡献者指南,详细说明了编译过程和字体设置,便于开发者参与。这些资源旨在提高Matplotlib数据可视化效率,是学习和使用Matplotlib的重要参考,为数据科学家和可视化工作者提供了宝贵的学习工具。
G2Plot - 基于 G2 的开源统计图表库
AntVG2G2PlotGithub图表库开源项目数据可视化
G2Plot 是基于 G2 4.x 版本封装的开源统计图表库。它提供开箱即用的图表组件,具有易用性高、视觉效果优雅、响应式设计等特点。G2Plot 支持创建单一图表,也可通过图层概念实现多图表组合,适用于各类数据可视化需求。该库简化了统计图表的制作过程,使用户无需深入了解可视化理论即可创建标准规范的图表。
plotly.js - 多功能JavaScript数据可视化库
GithubJavaScript库Plotly.js交互式图表图表绘制开源项目数据可视化
plotly.js是一个功能丰富的JavaScript数据可视化库,支持创建多种图表类型,如统计图、3D图形、科学图表等。它可通过npm或CDN加载,提供多种捆绑选项以满足不同需求。该库拥有活跃的社区和生态系统,为开发者提供灵活的数据可视化工具。
patchworklib - 用于组合和对齐matplotlib生态图表的Python库
Githubmatplotlibpatchworklib子图排列开源项目数据可视化绘图工具
patchworklib是一个Python库,用于组合和对齐matplotlib、Seaborn和plotnine等生态系统中的图表。它通过简单的'/'和'|'运算符实现不同类型图表的灵活排列。该库能将各种seaborn和plotnine图表作为matplotlib子图处理,解决了图表排版耗时的问题。patchworklib为创建复杂图表布局提供了直观的方法,提高了数据可视化效率。
sjvisualizer - Python时间序列数据可视化和动画库
GithubPython库sjvisualizer动画制作开源项目数据可视化时间序列数据
sjvisualizer是一个Python数据可视化和动画库,专注于时间序列数据。它支持创建条形图竞赛、饼图竞赛、动态折线图和堆叠面积图等动画图表。该库可从Excel文件读取数据,支持自定义颜色和布局,并允许混合使用不同图表类型。sjvisualizer能够生成动态数据展示,适合用于数据分析和可视化。
PlotJuggler - 开源时间序列数据可视化与分析工具
GithubPlotJuggler开源工具开源项目数据分析数据可视化时间序列
PlotJuggler是一个开源的时间序列数据可视化与分析工具。该工具支持文件数据加载和实时数据流,能够处理大规模时间序列和数据点。PlotJuggler提供拖放式界面、OpenGL渲染、数据转换功能和插件扩展机制。它兼容多种数据源和格式,如CSV、ULog、JSON等,并可与ROS系统集成。通过内置的Transform Editor和Custom Function Editor,用户能方便地进行数据分析和处理。
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