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seaborn

基于Python的统计数据可视化库 创建高质量图表

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。

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。
seewav - 开源音频波形动画生成工具
FFmpegGithubPythonSeeWav动画生成器开源项目音频波形
SeeWav是一个开源的音频波形动画生成工具,可为音频文件创建可视化动画。它支持自定义颜色、立体声显示和多种参数调整,能够生成独特的音频可视化效果。这个工具适合音乐制作、播客创作和视频编辑等领域,用于为作品添加动态视觉元素。
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。
mplcyberpunk - Matplotlib 图表赛博朋克风格增强库
GithubMatplotlibPython库cyberpunk风格mplcyberpunk开源项目数据可视化
mplcyberpunk 是一个 Matplotlib 扩展库,能够快速为图表添加赛博朋克风格效果。该库提供暗色背景主题,支持线条发光、底部光晕等视觉特效,适用于折线图、散点图和柱状图。mplcyberpunk 还支持自定义渐变填充,可创建富有未来感的数据可视化图表。
github-stats - GitHub统计数据自动可视化工具
GitHubGithub个人资料统计代码贡献开源项目统计可视化
GitHub Stats Visualization是一个开源项目,可自动生成GitHub用户和仓库的统计数据图表。该工具利用GitHub Actions运行,无需额外服务器即可定期更新数据。它能够展示包括私有仓库在内的全面统计信息,支持明暗主题自动切换。用户通过个人访问令牌可获取私有仓库数据,从而在GitHub个人资料中展示更完整的贡献信息。这个项目为开发者提供了一种简便方法来可视化展示其GitHub活动统计。
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。
vedo - Python 3D科学分析与可视化库
3D可视化GithubPython库vedo开源项目数据分析科学分析
vedo是一个Python库,用于科学分析和3D对象可视化。它支持多种3D文件格式,提供网格和点云处理工具,可进行体积数据渲染和2D/3D绘图。vedo集成多个库,支持命令行操作,适用于科研可视化。项目包含300多个示例,在多篇科研论文中应用。
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。
superset - 现代化企业级数据可视化和探索平台
GithubSuperset商业智能开源软件开源项目数据分析数据可视化
Superset是一个现代化的企业级数据探索和可视化平台。它提供无代码图表构建界面、SQL编辑器、轻量级语义层和广泛的数据库支持。平台具备丰富的可视化类型、可配置缓存、可扩展安全角色和身份验证,以及用于定制的API。其云原生架构支持大规模部署,可作为替代或增强专有商业智能工具的选择。
great-tables - 强大而简便的Python表格生成库
DataFrameGithubGreat TablesPython开源项目数据可视化表格生成
Great Tables是一个功能丰富的Python库,用于创建和自定义表格。该库支持灵活组合各种表格元素,包括表头、表尾和行标签等,并提供多样的单元格格式化选项。Great Tables可处理Pandas或Polars DataFrame数据,支持在多种环境中渲染表格。其设计注重简洁性和实用性,适用于各类表格展示场景。
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