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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。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具
GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取
tsfresh是一个开源Python库,专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法,并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列,提供100多种预定义特征,并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务,兼容sklearn、pandas和numpy,可在本地或集群环境运行,为时间序列分析提供了高效解决方案。
uniplot - 终端绘图工具,高分辨率Unicode可视化
GithubPython库Unicode绘图Uniplot开源项目数据可视化终端绘图
Uniplot是一款基于Unicode字符的终端绘图工具,提供4倍于ASCII的分辨率。它具有简洁API、交互模式和彩色显示功能,可快速处理百万级数据点。Uniplot仅依赖NumPy,支持折线图、散点图、直方图及时间序列数据绘制。这使其成为数据科学和机器学习CI/CD流程中理想的可视化解决方案,尤其适用于无图形界面环境。该工具为数据科学家和机器学习工程师提供了在终端环境中进行高质量数据可视化的能力。它不仅适用于日常数据分析,还可集成到自动化流程中,帮助快速识别和诊断问题。Uniplot的设计理念是简单易用且功能强大,使其成为需要在命令行界面进行数据探索和结果展示的场景下的理想选择。
UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries - 多变量时间序列的无监督可扩展表示学习方法
GithubPyTorchUCR数据集UEA数据集开源项目无监督学习时间序列表示学习
UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries项目提出了一种无监督可扩展表示学习方法,专门用于处理多变量时间序列数据。该方法基于三元组损失训练编码器,能够处理等长或不等长时间序列。项目提供了UCR和UEA数据集实验代码,包括迁移学习和稀疏标记实验。此外,还包含预训练模型和结果可视化工具。在多个基准数据集上,该方法展现出优秀的性能,为时间序列分析领域提供了创新解决方案。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
pandas - Python数据分析与处理的开源利器
DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析
pandas是Python生态系统中的核心数据分析库,提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据,包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源,如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目,pandas由活跃社区维护,持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
chart-fx - 高性能科学图表库 实现25Hz实时数据可视化
ChartFxGithubJavaFX图表库实时渲染开源项目数据可视化
ChartFx是一款高性能科学图表库,专注于实时数据可视化。基于JavaFX开发,支持25Hz更新率,可处理大规模数据集。提供多种科学信号处理绘图类型、插件系统和参数测量功能,兼具功能丰富性和性能优化。适用于需要高速数据处理和展示的科研应用场景。
anichart.js - TypeScript驱动的开源数据可视化动画库 支持图表视频制作
AniChart.jsGithubJavaScript库动画视频开源项目数据可视化
anichart.js是基于TypeScript的开源数据可视化动画库,用于创建交互式图表和生成动画视频。它适用于数据展示、视频动画和片头片尾制作等领域。该项目提供可编程接口、直接视频输出和虚拟组件系统,便于创建复杂的数据可视化作品。目前处于活跃开发阶段,面向开发者开放贡献。
superset - 现代化企业级数据可视化和探索平台
GithubSuperset商业智能开源软件开源项目数据分析数据可视化
Superset是一个现代化的企业级数据探索和可视化平台。它提供无代码图表构建界面、SQL编辑器、轻量级语义层和广泛的数据库支持。平台具备丰富的可视化类型、可配置缓存、可扩展安全角色和身份验证,以及用于定制的API。其云原生架构支持大规模部署,可作为替代或增强专有商业智能工具的选择。
jplot - 终端实时绘图工具,跟踪和可视化JSON指标
GithubJSON指标iTerm2jplot实时监控开源项目终端图表
jplot是一个命令行工具,用于实时跟踪和可视化JSON格式的指标数据。它可在iTerm2或支持DRCS Sixel Graphics的终端中绘制时间序列图表。jplot支持多数据源、堆叠图表创建和灵活的数据处理。这个工具适用于监控Go服务内存统计和性能测试结果可视化等场景,为开发者提供直观的数据分析方式。
reaflow - React模块化图表引擎 构建静态和交互式节点编辑器
GithubReactReaflow交互式编辑器可视化图表引擎开源项目
reaflow是一个基于React的模块化图表引擎,用于构建静态或交互式节点编辑器。它集成了自动布局、节点/边/端口自定义、缩放平移控制、拖放连接和节点嵌套等功能。reaflow简单易用且高度可定制,适合开发复杂的node-based可视化应用。这个开源项目还支持节点/边选择、接近连接辅助、撤销/重做等功能,可满足各种复杂的图表编辑需求。对于需要开发node-based可视化应用的开发者来说,reaflow是一个值得考虑的选择。
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