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plotly-resampler

Plotly动态重采样库实现大规模时序数据高效可视化

Plotly数据可视化时间序列动态聚合大规模数据Github开源项目

plotly-resampler为Plotly图表增加动态重采样功能,实现大规模时序数据的高效可视化。该库根据当前视图动态聚合数据,在用户交互时保持高效响应。它采用tsdownsample的优化实现,默认使用MinMaxLTTB方法选取1000个绘图点。plotly-resampler支持多种环境和聚合算法,保留了Plotly的灵活性。这个库能显著提升处理和展示大型时序数据集的能力,适用于需要可视化海量顺序数据的场景。

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介绍相关项目
react-compare-slider - 功能丰富的React组件对比滑块
GithubReact Compare Slider响应式图片对比开源项目滑块组件自定义
React Compare Slider是一个用于并排或上下对比两个组件的React库。该组件支持响应式图像和其他React元素，适用于横向和纵向布局。它具有良好的可访问性，提供简洁的API，支持完全自定义。此外，该组件响应式流畅，体积小巧无依赖，兼容主流浏览器的最新两个版本，适用于React 16.8及以上版本。React Compare Slider常用于图像对比、设计前后对照、产品功能展示等场景。
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。
c3 - D3驱动的可复用图表库 深度集成Web应用
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c3是一个开源的、基于D3的可重用图表库，旨在实现数据可视化与Web应用的深度集成。它在GitHub上持续维护，提供丰富的API、多样化的图表类型和详细文档。c3支持创建交互式、响应式图表，具有自定义样式功能，并兼容主流浏览器。该项目拥有活跃的社区支持，适合各类数据可视化需求。
cytoscape.js - 开源图论库 实现网络数据可视化与分析
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Cytoscape.js是一个功能丰富的开源图论库，专注于关系数据的可视化和分析。该库提供图论模型和交互式图形渲染器，适用于生物数据、社交网络等领域。Cytoscape.js支持服务器端分析和丰富的用户界面开发，具有快速上手、多种布局算法和分析功能等特点。它为程序员和科学家提供了便捷的工具，以应对各种复杂的网络可视化和分析需求。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
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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。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
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tslearn是一个开源的Python库，专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列，兼容scikit-learn，包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作，支持超参数调优和管道等功能，为研究和实践提供全面工具支持。
timeshap - 针对循环模型的时序数据解释框架
GithubShapley值TimeSHAP序列扰动开源项目模型解释递归模型
TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架，专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算，并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法，包括局部和全局层面的分析，可应用于符合特定接口的各类机器学习模型，如PyTorch和TensorFlow实现的模型。
grafana - 开源监控与可观测性解决方案
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Grafana是一款开源的监控和可观测性平台，支持查询、可视化和分析来自多个数据源的指标。它提供灵活的图表、动态仪表板、指标和日志探索以及警报功能。Grafana适用于创建和共享数据驱动的仪表板，满足各种监控和分析需求。该平台支持多种可视化方式，包括实时指标监控、日志分析和动态数据展示。
spotlight - 快速可视化非结构化数据集的开源工具
GithubRenumics Spotlight开源项目数据分析数据可视化机器学习非结构化数据
Spotlight是一个开源的数据可视化工具，专为快速理解和探索非结构化数据集而设计。它支持图像、音频、文本等多种数据类型，通过简单的代码即可创建交互式可视化。Spotlight能够利用数据增强功能识别关键数据集群，适用于机器学习和工程领域的复杂数据分析任务。这个工具可以帮助团队更有效地分析和沟通非结构化数据问题。
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