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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数据可视化Python库统计图形matplotlibGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
scatter-gl - WebGL驱动的交互式3D/2D散点图渲染库
3D绘图GithubScatterGLWebGL交互式图表开源项目数据可视化
scatter-gl是一个基于WebGL的开源3D/2D散点图渲染库，源自TensorFlow的嵌入投影仪。它能高效渲染和交互处理数万个数据点，支持多种渲染模式和自定义样式。scatter-gl适用于大规模数据可视化，开发者可通过npm或CDN轻松集成，实现高性能的交互式数据展示。
pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库
GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析
pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库，通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas，它提供3-3500倍的速度提升，并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究，为时间序列分析提供了全面的解决方案。
python-wifi-survey-heatmap - Linux系统WiFi网络性能测量与热图可视化工具
DockerGithubLinuxPythonWiFi站点调查开源项目热图生成
这是一款专为Linux系统设计的Python应用,用于WiFi网络性能测量和热图生成。支持信号强度、传输速率等指标测量,可将结果直观地叠加在平面图上。集成iperf3带宽测试和libnl3内核接口,提供Docker部署选项,便于WiFi网络评估和优化。适用于网络管理员和研究人员进行无线网络分析。
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。
eplot - Emacs插件交互式数据可视化图表生成工具
EmacsGithubeplot图表生成开源项目数据可视化时间序列
eplot是一款Emacs插件，专门用于生成交互式数据可视化图表。该工具支持多种图表类型，包括时间序列图、散点图和条形图等。eplot提供了丰富的自定义选项，如颜色渐变、背景图像和网格线设置，用户可通过简单命令或文件头部配置轻松调整图表外观。此外，eplot还支持CSV文件导入、多数据集绘制和日期时间格式处理，为Emacs用户提供了一个功能强大且灵活的数据可视化解决方案。
grafanalib - 通过Python脚本生成和管理Grafana仪表板
GithubGrafanaPython仪表盘配置开源项目数据可视化
grafanalib是一个Python库，用于生成和管理Grafana仪表板配置。它通过简单的Python脚本实现仪表板版本控制和常见模式复用。支持Python 3.6至3.11版本，提供示例和文档。尽管处于早期阶段，grafanalib仍在积极开发中。用户可通过Slack和GitHub获得社区支持。
pysnowball - 雪球股票数据Python API库
GithubPython库pysnowball开源项目股票数据量化交易雪球API
pysnowball是一个Python库,用于获取雪球APP的股票数据。它提供实时行情、K线、业绩预告、机构评级、资金流向等数据查询功能。该库简单易用,设置token后即可快速使用各类API,为量化交易和金融分析提供数据支持。
DnaFeaturesViewer - 功能强大的DNA序列特征可视化Python库
DNA Features ViewerGithubPython库可视化工具基因组开源项目生物信息学
DnaFeaturesViewer是一款功能强大的DNA序列特征可视化Python库。它能自动生成清晰简洁的图表,即使是复杂的重叠特征和长标签序列也能完美展示。该库兼容Matplotlib和Biopython,支持多种图像输出格式。DnaFeaturesViewer可从GenBank或GFF文件读取特征,绘制核苷酸序列和氨基酸翻译,并支持多行多页绘图。它为DNA序列分析和生物学研究提供了直观高效的可视化工具。
hdbscan - 灵活高效的层次密度聚类算法
GithubHDBSCAN密度聚类开源项目数据分析机器学习聚类算法
HDBSCAN是一种高性能的层次密度聚类算法，能够处理不同密度的聚类并对参数选择更加稳健。该算法主要参数直观易选，无需复杂调优，适合探索性数据分析。HDBSCAN具有快速可靠的特点，能返回有意义的聚类结果。此外，它还支持异常检测和分支检测，并提供可视化工具辅助理解聚类结果。该开源项目在GitHub上提供详细文档和示例，支持Python 2和3版本。
deepscatter - 大规模交互式数据可视化JavaScript库 支持百万级数据点渲染
Apache ArrowDeepscatterGithubWebGL交互式图表大数据可视化开源项目
deepscatter是一款高性能JavaScript库，专为浏览器中的大规模数据集交互式可视化而设计。该库采用Apache Arrow格式、WebGL渲染和GPU计算技术，实现快速数据处理和渲染，可流畅处理百万级数据点。deepscatter适用于创建地图、文献分析等大规模数据可视化应用，支持静态部署。库提供丰富API，允许自定义颜色、大小、抖动等可视化效果。
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