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plotnine

Python 数据可视化库 实现 ggplot2 图形语法

plotnine数据可视化Python语法图形ggplot2Github开源项目

plotnine 是一个实现 ggplot2 图形语法的 Python 数据可视化库。该库允许通过将数据框变量映射到视觉特征来组合绘图，支持逐步构建复杂图表。plotnine 提供丰富的绘图功能和可自定义的主题风格，适用于数据分析和科研可视化。它保持了简单图表的易用性，同时简化了复杂自定义图表的创建过程。

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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。
python-novice-gapminder - 非程序员的Python数据分析与可视化入门
GithubJupyterPython开源项目数据分析绘图编程教程
Python-novice-gapminder项目面向非程序员，专注于Python数据分析和可视化教学。通过Jupyter交互环境，学习者可掌握Python基础知识并应用于实际数据处理。内容涵盖基本语法、数据分析和可视化等方面，适合数据分析初学者。项目由Software Carpentry维护，提供学习资源和社区支持。
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
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dash - 构建数据科学和机器学习Web应用的Python框架
DashGithubPythonWeb应用开源项目数据可视化机器学习
Dash是一个Python框架,基于Plotly.js、React和Flask,用于构建数据科学和机器学习Web应用。该框架将现代UI元素(如下拉菜单、滑块和图表)与Python分析代码直接连接,便于开发者快速创建交互式数据可视化应用。Dash支持包括地图在内的多种图表类型,并允许完全控制应用外观。它不仅适用于构建仪表板,还可用于创建PDF报告风格的应用。
uPlot - 轻量级高性能时间序列图表库
Canvas 2DGithubJavaScript库μPlot开源项目性能优化时间序列图表
uPlot是一个基于Canvas 2D的轻量级图表库，专为绘制时间序列、线条、面积、OHLC和柱状图而设计。它能快速渲染大量数据点，并提供流畅的缩放和光标交互体验。uPlot支持多系列、多Y轴和对数刻度等功能，同时保持API的简洁性。作为一个专注于核心功能的解决方案，uPlot在性能和文件大小方面都表现出色。
PlotJuggler - 开源时间序列数据可视化与分析工具
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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。
pretty-print-confusion-matrix - Python混淆矩阵可视化库
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pretty-print-confusion-matrix是一个Python库，用于生成混淆矩阵可视化图表。基于seaborn和matplotlib开发，支持从NumPy矩阵、数组、DataFrame或向量数据创建矩阵。该工具提供自定义颜色方案和标签功能，帮助数据科学家和机器学习工程师直观评估分类模型性能。适用于各类机器学习项目，操作简单，自定义选项丰富。
PlotCh.at - 智能图表数据解析与交互平台
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PlotCh.at是一个创新的数据可视化交互平台，通过智能识别上传的图表或图形数据图片，生成数据表格并提供详细解释。这种直观的图表数据分析方式使复杂的视觉数据探索变得高效简单。该可视化数据交互工具适用于学生、研究人员和商业分析师，助力深入洞察数据信息，提升数据分析效率。
pandas - Python数据分析与处理的开源利器
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pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
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rl-plotter 是一个简单的工具，可以轻松绘制强化学习训练曲线。支持自定义记录器、多实验绘图和多种绘图样式，兼容 OpenAI-baseline 和 OpenAI-spinningup。用户可以通过命令行方式绘制结果，并对图表进行个性化设置，如平均分组和阴影标准偏差。适用于研究人员和开发者追踪和可视化强化学习训练过程，提升工作效率和结果质量。
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