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drawdata

交互式数据可视化工具 轻松绘制分析机器学习数据集

drawdataJupyter数据可视化机器学习Python库Github开源项目

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。

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Drawflow - 简洁易用的JavaScript流程图库
DrawflowGithubJavaScript开源项目数据流流程图库节点编辑
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scientific-visualization-book - Python和Matplotlib科学数据可视化技术指南
GithubMatplotlibPython开源图形库开源项目数据图表科学可视化
该书全面介绍Python和Matplotlib在科学可视化领域的应用。内容涵盖Matplotlib基本原理、图形设计、高级概念及实例。书中详细阐述图形组成、坐标系统、比例和投影等技术要点，并就图形优化提供指导。适合研究人员和开发者系统学习科学数据可视化技能，提供基础到进阶的完整知识体系。
draw-a-ui - 使用GPT-4 Vision和tldraw的自动HTML生成工具
GPT-4 Vision APIGithubHTML生成Next.jsSVGdraw-a-ui开源项目
draw-a-ui结合tldraw与GPT-4 Vision API，实现从手绘线框图到HTML代码的自动生成，并支持Next.js构建应用。用户可以绘制线框图，并将其转化为包含Tailwind CSS的HTML文件。项目核心开源，需GPT-4 Vision API访问权限进行本地开发。了解更多项目更新及功能，请访问draw-a-ui官网并加入候补名单。
SciencePlots - 专业科学图表样式库 助力学术数据可视化
GithubMatplotlibPythonSciencePlots开源项目数据可视化科学绘图
SciencePlots是一个基于Matplotlib的科学图表样式库,提供多种预设样式用于生成适合学术论文和演示的专业图表。它支持IEEE、Nature等期刊格式,包含丰富的颜色方案,并兼容中文等多种语言。通过简单的配置,研究人员可以快速创建美观的数据可视化,有效提升科研成果的展示质量。该库还具备灵活的自定义功能,满足不同学科的图表需求。
plotille - Python终端绘图库支持多种图表类型
GithubPlotillePython库开源项目数据可视化无依赖终端绘图
plotille是一个纯Python实现的终端绘图库,支持在命令行环境中创建折线图、散点图、直方图和热力图等多种图表类型。该库使用盲文点和颜色进行绘制,无需外部依赖。plotille提供Figure类用于创建复杂图表,也有简单的绘图函数用于快速绘图。此外,plotille支持时间序列数据可视化,并通过Canvas类实现自定义绘图。这个轻量级库适用于需要在终端进行数据可视化的场景。
leafmap - Jupyter环境下的地理空间分析与交互式制图工具
GithubJupyterPython包leafmap交互式地图地理空间分析开源项目
leafmap是一个Python包，为Jupyter环境中的地理空间分析和交互式制图提供支持。它具有简单的API，支持多种地图后端，能够显示矢量和栅格数据，创建自定义图例和分屏地图。通过集成WhiteboxTools，leafmap提供了500多种地理空间分析工具。该工具适用于不同经验水平的用户，包括初学者和专业地理空间数据分析人员。
DataDreamer - 生成合成数据和优化模型的开源Python工具
DataDreamerGithubPython库合成数据生成开源开源项目模型训练
DataDreamer 是一个功能强大的开源Python库，专为创建提示工作流、生成合成数据集和训练模型而设计。它支持复杂的多步提示工作流，适用于各种大语言模型。该工具简单易用，且达到研究级别，兼具高效性和可复现性，支持最新技术如量化和LoRA等。无论是研究人员还是普通用户，都可以轻松发布数据集和模型。
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。
dpdata - Python工具包实现计算科学软件数据格式的灵活处理
DeePMD-kitGithubPython包dpdata开源项目数据格式计算科学
dpdata是一个面向计算科学软件的Python工具包，支持多种数据格式如DeePMD-kit、VASP和LAMMPS等。该工具包提供数据加载、操作和导出功能，可处理单帧和多帧系统数据，支持标记和非标记系统。dpdata具备丰富的数据访问和转换方法，同时支持原子系统的复制、扰动和替换，以及化学键和形式电荷的处理。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
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Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境，集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集，支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验，有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新，拥有活跃的社区支持，是Python科学计算领域的重要工具。
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