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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。

scipy - 开源科学计算库 支持多领域数值分析与研究
GithubSciPy工程计算开源软件开源项目数学计算科学计算
SciPy是一个开源科学计算库,为数学、科学和工程领域提供多种功能模块。包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号处理和图像处理等。它与NumPy紧密集成,提供高效的数值计算工具,支持多种操作系统,安装简单且免费开源。SciPy适用于数据分析、复杂计算和结果可视化,广泛应用于学术研究和工程实践。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源,包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术,以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外,还包括广泛的数据分析和处理教程,适用于不同层次的数据科学研究和应用。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
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。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
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。
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。
recharts - 基于React和D3的开源图表库 简化数据可视化
D3GithubReactSVG图表库开源项目数据可视化
Recharts是一个基于React和D3的开源图表库,专注于简化React应用中的数据可视化开发。它采用原生SVG渲染,提供声明式组件API,支持多种图表类型如折线图、柱状图等。Recharts的组件化设计使复杂图表的创建变得直观,同时保持了较小的依赖规模。该库支持自定义样式和交互,适合开发者快速构建响应式数据可视化界面。
visualkeras - 直观展示Keras和TensorFlow神经网络架构的Python可视化库
GithubKerasPython包TensorFlowvisualkeras开源项目神经网络可视化
visualkeras是一个用于可视化Keras和TensorFlow神经网络架构的Python库。它支持分层和图形两种架构生成样式,适用于CNN和前馈网络等多种模型。该库提供灵活的样式定制选项,包括生成图例、自定义颜色映射和隐藏特定层。用户可以通过多种参数控制图层间距、缩放和维度显示。visualkeras为神经网络架构的可视化提供了简单而功能丰富的解决方案,适用于研究和教育等多种场景。
prettymaps - 基于OpenStreetMap数据绘制美观地图的Python工具
GithubOpenStreetMapPython库prettymaps地图绘制开源项目数据可视化
prettymaps是一个简洁的Python库,用于绘制OpenStreetMap自定义地图。它基于osmnx、matplotlib等包开发,提供简单API来创建美观的地图可视化。用户可自定义样式、选择预设,并获取地理数据进行分析。支持绘制圆形、矩形边界或整个区域的地图。该库简化了从OpenStreetMap数据创建定制地图的过程,适用于各种地图可视化需求。
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