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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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DataEase是一款开源数据可视化分析工具，支持多种数据源连接和拖拽式图表制作。该工具集成AI助手功能，实现自然语言数据交互。特点包括易用性高、场景适应广泛和安全数据共享。DataEase适用于各类数据库、仓库及API数据源，有助于快速数据分析和业务决策优化。
ydata-profiling - 快速实现数据分析，一键生成多种格式报告
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提供快速一致的探索性数据分析解决方案，支持生成HTML和JSON格式报告，包括时间序列和文本数据。ydata-profiling自动检测数据类型，提供单变量和多变量分析，生成包含缺失数据、重复行和变量交互的可视化报告。支持与多种数据库系统集成，适用于数据集对比和大数据处理。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
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该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展，包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向，以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库，并持续更新最新成果。
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