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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
openHistorian - 高效实时时间序列数据管理平台
GithubopenHistorian实时数据处理开源项目数据归档时间序列数据高性能存储
openHistorian是一个高效的时间序列数据管理平台,专为过程控制数据的集成和归档而设计。它能快速处理和存储大量数据,包括高精度的亚秒级信息。系统采用先进的存储引擎,实现了快速数据插入和低延迟检索。openHistorian支持实时数据处理和可视化,适用于SCADA、同步相量测量和故障记录等多种工业应用场景。
reservoirpy - Python库实现高效储层计算和回声状态网络
GithubReservoirPy开源项目时间序列预测机器学习神经网络超参数优化
ReservoirPy是一个实现高效储层计算架构的Python库，专注于回声状态网络(ESN)。它具备离线和在线训练、并行计算、稀疏矩阵运算等功能，支持构建复杂的多储层架构。该库提供图形化工具用于超参数探索，并包含多个教程和科学论文复现案例。适用于Python 3.8及以上版本，ReservoirPy为储层计算提供了简洁而强大的实现方案。
rrdtool-1.x - 开源时间序列数据管理与可视化工具
GithubRRDtool图表生成开源项目性能监控数据分析时间序列数据库
RRDtool（Round Robin Database Tool）是一个开源的时间序列数据管理和可视化工具。它采用循环数据库技术，支持多种数据源的时间序列数据存储和维护，并提供强大的图表绘制功能。RRDtool广泛应用于系统监控、网络流量分析等领域，为用户提供高效、系统化的数据记录和分析解决方案。该工具易于使用，适合需要长期跟踪和分析时间序列数据的用户和开发者。
react-timeline-editor - React组件实现高效时间轴动画编辑
GithubReactnpm动画编辑开源项目时间线编辑器组件
React Timeline Editor是一个专为时间轴动画编辑设计的React组件。该组件提供直观的API接口，支持效果和动作自定义，并实现时间轴可视化编辑。开发者可通过此组件高效创建交互式时间轴动画，支持时间轴的缩放、拖拽等特性。组件配置简单，即可实现复杂编辑功能。项目附带详细文档，包含基础和进阶功能演示，便于开发者快速掌握使用方法，大幅提升动画编辑效率。
Vizzy - AI驱动的快速数据可视化平台
AI工具APIGitHubOpenAI公共项目数据可视化
Vizzy是一个基于大型语言模型（LLMs）的在线数据可视化工具。用户可上传多种格式的数据文件，系统自动生成多种类型的可视化图表，并提供实时预览功能。平台界面简洁，支持OpenAI API连接，可自定义图表样式，并提供公共项目库作为参考。Vizzy致力于简化数据可视化流程，适用于各行业数据分析需求，帮助用户以低成本高效率地探索和呈现数据。其卓越的性能和易用性使数据可视化过程变得轻松高效。
plotoptix - 高性能Python 3D数据可视化与光线追踪库
GithubNVIDIA OptiXPlotOptiXPython光线追踪可视化开源项目
PlotOptiX是基于NVIDIA OptiX框架的Python 3D光线追踪库，用于大规模数据的高质量可视化。支持多种几何图形、材质和光照效果，可生成逼真渲染。利用GPU加速和多GPU并行计算提升性能。简单API让用户无需编写着色器即可创建复杂3D场景。适用于数据可视化、科学计算和生成艺术等领域。
sweetviz - 快速生成数据分析可视化报告的Python库
EDAGithubPython库Sweetviz可视化开源项目数据分析
Sweetviz是一个开源Python库，能够快速生成探索性数据分析(EDA)可视化报告。该库只需两行代码即可创建高密度的数据可视化，包括目标值分析、数据集比较和特征分析。Sweetviz支持混合类型关联和自动类型推断，可输出独立HTML应用，兼容Jupyter和Colab等环境。它还集成了Comet.ml功能，方便记录生成的报告。这个工具能帮助数据科学家和分析师迅速了解数据集特征及其相互关系。
redash - 多源数据分析与可视化平台 助力数据驱动决策
GithubRedash开源项目数据分析数据可视化数据源集成查询编辑器
Redash是一个开源数据分析和可视化平台，支持40多种数据源。它提供查询编辑器、可视化工具和协作功能，使用户能够构建交互式仪表板，设置自动刷新和警报。平台还支持REST API，便于进行扩展。Redash简化了数据分析流程，适合各类组织用于数据驱动决策。
xyzt.ai - 无代码平台实现时空大数据可视化分析
AI工具xyzt.ai可视化大数据数据分析时空数据
xyzt.ai是一个专门处理和可视化时空数据的大数据分析平台。该平台无需编程即可处理数十亿条记录，支持多种数据源整合分析，适用于物联网、海事和交通等领域。通过直观的可视化界面，用户可快速获取数据洞察。xyzt.ai不仅能处理小型数据集，还可为未来大数据分析做好准备，助力企业更好地利用数据资产。
deeptime - Python时间序列分析与动态建模库
Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习
deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。
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