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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-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。

dash - 构建数据科学和机器学习Web应用的Python框架
DashGithubPythonWeb应用开源项目数据可视化机器学习
Dash是一个Python框架,基于Plotly.js、React和Flask,用于构建数据科学和机器学习Web应用。该框架将现代UI元素(如下拉菜单、滑块和图表)与Python分析代码直接连接,便于开发者快速创建交互式数据可视化应用。Dash支持包括地图在内的多种图表类型,并允许完全控制应用外观。它不仅适用于构建仪表板,还可用于创建PDF报告风格的应用。
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。
G2Plot - 基于 G2 的开源统计图表库
AntVG2G2PlotGithub图表库开源项目数据可视化
G2Plot 是基于 G2 4.x 版本封装的开源统计图表库。它提供开箱即用的图表组件,具有易用性高、视觉效果优雅、响应式设计等特点。G2Plot 支持创建单一图表,也可通过图层概念实现多图表组合,适用于各类数据可视化需求。该库简化了统计图表的制作过程,使用户无需深入了解可视化理论即可创建标准规范的图表。
SamplinSafari - 高维蒙特卡洛采样可视化与交互探索工具
GithubMonte CarloSamplin' Safari开源项目点集分析采样可视化高维采样
SamplinSafari是一个用于高维蒙特卡洛采样器研究的开源工具。它提供2D和3D可视化视图,支持多种采样器和自定义维度映射。工具具备点索引显示、网格绘制等功能,可在Web、移动设备和桌面平台上运行,为采样技术研究提供直观的分析环境。
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。
tremor - 构建数据可视化图表与仪表盘的React组件库
GithubReact组件Tailwind CSSTremor开源库开源项目数据可视化
Tremor是一个基于Tailwind CSS的开源React组件库,提供20多个用于数据可视化的组件。这个库由注重设计的数据科学家和软件工程师开发,旨在简化图表和仪表盘的创建过程。Tremor提供详细文档和示例,支持快速集成和定制。作为一个活跃的开源项目,Tremor欢迎社区贡献,不断改进其功能和性能。
echarts - 开源JavaScript数据可视化解决方案
Apache EChartsGithubJavaScript库图表制作开源项目数据可视化
Apache ECharts是一个开源的JavaScript数据可视化库,提供直观、交互式和可定制的图表功能。基于轻量级画布库zrender开发,ECharts支持多种图表类型,具有简单易用的API和丰富的文档示例。该库还提供3D绘图、地球可视化和WebGL加速等扩展功能,适用于多样化的数据可视化需求。ECharts以其强大的功能和灵活性成为数据可视化领域的重要工具。
jupyter-scatter - 高效处理百万级数据点的交互式散点图工具
GithubJupyter NotebookJupyter Scatter交互式散点图大规模数据集开源项目数据可视化
Jupyter Scatter是一款为Jupyter环境设计的交互式散点图工具,能高效处理百万级数据点。它支持视图链接、平移缩放和数据选择,采用WebGL渲染确保大规模数据流畅展示。该工具提供直观API,与Pandas DataFrames深度集成,并具备智能默认设置。Jupyter Scatter支持自定义视觉编码和多图表同步交互,适用于大规模数据集的探索和比较。
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。
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。
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