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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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介绍相关项目
splatviz - 交互式3D高斯分布场景编辑与可视化工具
3D Gaussian SplattingGithubPython GUI交互式查看器场景渲染实时编辑开源项目
splatviz是一个开源的3D高斯分布场景查看和编辑工具。它支持实时操作和可视化3D场景,用户可通过Python图形界面直接编辑高斯对象。该工具具备多场景对比、实时调试和视频生成等功能,为3D场景分析提供了灵活的解决方案。splatviz适用于调试和创意编辑,是一款功能丰富的3D场景处理工具。
deck.gl - WebGL2/WebGPU驱动的大规模数据可视化库
GPU渲染GithubWebGLdeck.gl地图层开源项目数据可视化
deck.gl利用WebGL2/WebGPU技术，为大规模数据集提供高效的可视化解决方案。它内置了性能优化机制，支持交互式事件处理，并能与主流底图服务无缝集成。开发者可以使用预定义图层快速构建应用，也可以通过自定义扩展满足特定需求。deck.gl支持多种开发语言和框架，包括JavaScript、React和Python，适用于不同的项目需求。
Ryven - Python可视化编程环境与节点式流程图框架
GithubPythonQtRyven可视化脚本开源项目节点编辑器
Ryven是一款开源的Python可视化编程环境和节点式流程图框架。它基于Qt构建,提供强大的节点开发系统,支持执行Python代码并构建流程图。Ryven具备多平台兼容性、headless模式、exec流支持等特性,可用于探索流程化的Python可视化编程应用。该框架支持自定义Qt组件和多种主题,为用户提供灵活的开发体验。
pybaseball - 强大Python库简化棒球数据获取和分析
GithubPython包pybaseball开源项目数据分析数据抓取棒球统计
pybaseball是一个专注于棒球数据分析的Python库。它自动从Baseball Reference、Baseball Savant和FanGraphs等网站抓取数据，包括Statcast数据、投球和打击统计、联盟排名等。支持获取单场比赛到整个赛季的详细数据，并可自定义时间段进行数据聚合。这个工具包简化了数据获取过程，为棒球数据分析提供了便捷的访问方式。pybaseball还提供了如statcast、pitching_stats、batting_stats等函数，方便用户进行特定查询和数据分析。此外，它还支持本地数据缓存，提高了数据检索效率。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
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Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
itkwidgets - 科学数据的交互式Web可视化Python工具
GithubJupyterPython接口itkwidgets可视化工具多维图像开源项目
itkwidgets是一个Python接口，用于在Web平台上实现多维图像、点集和几何的交互式可视化。它提供3D渲染、交互式探索和洞察生成等功能，支持Jupyter Notebook、Jupyter Lab和Google Colab等环境。该项目提供详细的安装指南和示例notebooks，便于用户可视化和分析复杂的科学数据。itkwidgets适用于医学影像、计算机视觉和数据科学等领域的研究和开发工作。
carefree-drawboard - 纯Python构建的绘图和图像处理平台
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carefree-drawboard是一个利用纯Python构建的高性能绘图和图像处理平台。它支持插件化的功能，包括高斯模糊和Stable Diffusion等图像处理及生成。通过简单的安装和初始化命令，可以快速创建和运行定制化的绘图应用。项目虽然处于早期阶段，但提供定期更新和全面的文档支持，非常适合对AI和图像处理有兴趣的开发者。
github-trends - GitHub贡献深度分析与代码统计可视化工具
GitHub APIGitHub TrendsGithub代码贡献分析开发者统计开源项目数据可视化
GitHub Trends是一款深入分析GitHub API的工具，提供详细的代码贡献统计。它生成按语言、仓库和时间划分的代码行数分析，支持将动态图表嵌入GitHub个人资料。不同于仅关注公开仓库的工具，GitHub Trends基于个人提交计算指标，更准确地反映开发者的实际贡献。
redash - 多源数据分析与可视化平台 助力数据驱动决策
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pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库，旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理，并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
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