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folium

Python生态系统的地理数据可视化与交互式地图库

foliumPythonLeaflet.js数据可视化地图制作Github开源项目

folium是一个结合Python数据处理能力和Leaflet.js地图库优势的开源项目。它支持在Python环境中处理数据，并通过Leaflet地图进行可视化。该库提供多种安装方式和详细文档，同时鼓励社区贡献。folium拥有丰富的插件生态系统，可扩展功能包括快速渲染大型GeoJSON数据和添加地图积分显示等。对于需要进行地理数据可视化和创建交互式地图的开发者来说，folium是一个值得考虑的工具。

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介绍相关项目
deck.gl - WebGL2/WebGPU驱动的大规模数据可视化库
GPU渲染GithubWebGLdeck.gl地图层开源项目数据可视化
deck.gl利用WebGL2/WebGPU技术，为大规模数据集提供高效的可视化解决方案。它内置了性能优化机制，支持交互式事件处理，并能与主流底图服务无缝集成。开发者可以使用预定义图层快速构建应用，也可以通过自定义扩展满足特定需求。deck.gl支持多种开发语言和框架，包括JavaScript、React和Python，适用于不同的项目需求。
geospatial - Python地理空间分析和数据可视化包的一站式安装工具
GithubPython包geospatial地理空间分析开源软件开源项目数据可视化
geospatial是一个Python包，通过单一命令实现常用地理空间分析和数据可视化包的安装。项目采用MIT许可证，提供详细文档。基于Cookiecutter和giswqs/pypackage模板开发，geospatial为GIS专业人士提供了高效的工具集成方案。
geospatial-ml - 简化地理空间分析和机器学习包的安装流程
GithubPython包geospatial-ml地理空间分析开源软件开源项目机器学习
geospatial-ml是一个开源Python工具，通过单一命令简化地理空间分析和机器学习包的安装过程。这个项目为研究人员、数据科学家和GIS专业人士提供了一种高效设置地理空间数据科学环境的方法。它优化了工作流程，提升了效率，并保证了环境的一致性。geospatial-ml支持多种常用地理空间分析和机器学习库，使用户能够快速搭建完整的分析环境。该项目采用MIT许可证，并提供完整的在线文档。
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。
drawdata - 交互式数据可视化工具 轻松绘制分析机器学习数据集
GithubJupyterPython库drawdata开源项目数据可视化机器学习
drawdata是一个Python库，为Jupyter notebook提供交互式数据绘制工具。基于anywidget构建，兼容Jupyter、VSCode和Colab环境，支持ipywidgets集成。可绘制散点图并导出为pandas或polars数据框，方便用于scikit-learn机器学习任务。适用于教学和快速数据分析场景，简化数据集创建和操作过程。
vedo - Python 3D科学分析与可视化库
3D可视化GithubPython库vedo开源项目数据分析科学分析
vedo是一个Python库,用于科学分析和3D对象可视化。它支持多种3D文件格式,提供网格和点云处理工具,可进行体积数据渲染和2D/3D绘图。vedo集成多个库,支持命令行操作,适用于科研可视化。项目包含300多个示例,在多篇科研论文中应用。
python-resources-for-earth-sciences - Python在地球科学中的应用 地理空间分析和水文建模资源汇总
GithubPython库地球科学地理空间分析开源项目气象学水文学
该项目收集了地球科学领域广泛使用的开源Python库,包括水文学、气象学、地理空间分析、气候学和海洋学等方向。资源按功能分类,涵盖地理空间分析、制图、水文数据收集和建模等。项目为地球科学研究和应用提供了全面的Python工具参考,可有效提升数据分析和建模效率。
plot_demo - Python数据可视化示例集合 为论文插图绘制提供参考
GithubPython画图matplotlib图表类型开源项目数据可视化画图示例
该项目提供多样化的Python数据可视化示例，包括折线图、柱状图、散点图等基础图表，以及3D图像和组合图等高级图表。项目为研究人员和数据分析师提供了实用的代码示例，便于创建论文插图。此外，项目还涵盖了patchworklib和t-SNE等高级可视化技术的应用，并提供了matplotlib进阶使用和可视化技巧的相关资源链接。
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。
sjvisualizer - Python时间序列数据可视化和动画库
GithubPython库sjvisualizer动画制作开源项目数据可视化时间序列数据
sjvisualizer是一个Python数据可视化和动画库，专注于时间序列数据。它支持创建条形图竞赛、饼图竞赛、动态折线图和堆叠面积图等动画图表。该库可从Excel文件读取数据，支持自定义颜色和布局，并允许混合使用不同图表类型。sjvisualizer能够生成动态数据展示，适合用于数据分析和可视化。
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