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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

Python画图matplotlib数据可视化图表类型画图示例Github开源项目

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。

GithubGithub
介绍相关项目
hypertools - 简化高维数据可视化和分析的Python工具包
GithubHyperToolsPython工具包开源项目数据可视化降维高维数据
HyperTools是一个用于高维数据可视化和分析的Python工具包。它能够将复杂的高维数据集降维，并生成直观的可视化结果。该工具包整合了matplotlib、scikit-learn和seaborn等库，提供数据对齐、聚类和描述等功能。HyperTools主要面向需要分析复杂数据结构的数据科学家和研究人员。
machine-learning-experiments - 交互式机器学习实验的集合
GithubJupyter笔记本TensorFlow卷积神经网络开源项目机器学习递归神经网络
该项目展示了一系列交互式机器学习实验，包括Jupyter笔记本来演示模型训练过程，以及在线演示页面来展示模型运行效果。涵盖多层感知机至卷积神经网络等多种技术，适合探索和学习各类机器学习方法。
Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南
GitHubGithubJupyter Notebook开源项目教程深度学习项目
Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库，以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程，涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会，有助于从理论到实践的学习过程。
scatter-gl - WebGL驱动的交互式3D/2D散点图渲染库
3D绘图GithubScatterGLWebGL交互式图表开源项目数据可视化
scatter-gl是一个基于WebGL的开源3D/2D散点图渲染库，源自TensorFlow的嵌入投影仪。它能高效渲染和交互处理数万个数据点，支持多种渲染模式和自定义样式。scatter-gl适用于大规模数据可视化，开发者可通过npm或CDN轻松集成，实现高性能的交互式数据展示。
viser - Python 交互式 3D 可视化库 支持 Web 客户端和丰富 API
3D可视化GUI构建GithubPython库viser场景交互开源项目
viser 是一个 Python 交互式 3D 可视化库，提供丰富 API 用于 3D 图元可视化。它包含 GUI 构建组件，支持场景交互和相机控制。基于 Web 的客户端便于远程使用。viser 支持点云、高斯散射和 SMPLX 可视化。该项目借鉴多个开源工具，采用 React 等现代 Web 技术构建客户端。
pygwalker - Python数据可视化库 支持拖拽式分析和自然语言查询
GithubJupyter NotebookPyGWalker交互式界面开源项目探索性数据分析数据可视化
PyGWalker是一个Python库，将pandas数据框转换为交互式可视化界面。支持拖拽操作和自然语言查询，简化了数据分析和可视化工作流程。兼容Jupyter Notebook、Google Colab和Streamlit等多种环境，可处理大型数据集。提供强大的数据表格功能，允许保存分析结果。适用于数据科学家进行探索性数据分析，提高工作效率。
echarts - 开源JavaScript数据可视化解决方案
Apache EChartsGithubJavaScript库图表制作开源项目数据可视化
Apache ECharts是一个开源的JavaScript数据可视化库，提供直观、交互式和可定制的图表功能。基于轻量级画布库zrender开发，ECharts支持多种图表类型，具有简单易用的API和丰富的文档示例。该库还提供3D绘图、地球可视化和WebGL加速等扩展功能，适用于多样化的数据可视化需求。ECharts以其强大的功能和灵活性成为数据可视化领域的重要工具。
Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南
GithubPython开源项目数据科学时间序列分析机器学习预测
这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术，涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法，以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究，读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测，并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。
visualization-collection - 多样化前端视觉效果集合，涵盖CSS、Canvas、Three.js及AI应用
CSS动效Canvas动画GithubThree.js人工智能应用前端视觉效果开源项目
visualization-collection 是一个聚焦前端视觉效果的开源项目，包含CSS动效、Canvas动画、Three.js 3D和AI应用等多个领域的案例。该项目汇集了上百个不断更新的实例，涵盖视觉设计、交互效果和创新应用如量子纠缠效果等。这个资源库为前端开发者和设计师提供了多样化的技术参考和创意灵感。
diagrams - 利用Python绘制云系统架构图的高级工具
DiagramsGithubGraphvizMITPython云系统架构开源项目
Diagrams 是一个允许通过Python代码绘制云系统架构图的工具，支持AWS、Azure、GCP、Kubernetes等主要提供商，以及本地节点、SaaS和编程框架。适用于新系统架构设计的原型制作和现有系统架构的可视化。Diagrams 使用Graphviz进行渲染，需要Python 3.7或更高版本，并能通过版本控制系统追踪架构图的变更，适用于复杂架构的设计和管理。
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