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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
ComplexHeatmap - R语言复杂热图包 实现多维数据可视化与灵活注释
ComplexHeatmapGithubR语言包开源项目数据分析热图可视化生物信息学
ComplexHeatmap是一个用于创建复杂热图的R软件包，提供灵活的多热图排列和多样化注释功能。该工具可视化不同数据集间的关联并揭示潜在模式，支持单热图、带注释热图、热图列表和行注释等功能。ComplexHeatmap适用于展示基因组数据、甲基化谱和单细胞RNA测序等复杂数据，并能创建增强型OncoPrint、UpSet图和3D热图。其高度定制性使其成为生物信息学和数据科学领域的强大可视化工具。
wizmap - 交互式大规模机器学习嵌入可视化工具
GithubWizMap交互式探索多分辨率大规模数据嵌入可视化开源项目
WizMap是一款用于探索大规模机器学习嵌入的交互式可视化工具。它采用多分辨率嵌入摘要方法和地图式交互设计，便于导航和理解复杂嵌入空间。支持百万级嵌入点可视化，具备快速搜索和多模态数据处理能力。WizMap还提供嵌入演化动画展示，兼容多种计算笔记本，并支持URL共享功能。这一工具为研究人员和开发者提供了分析嵌入的有效方案。
DnaFeaturesViewer - 功能强大的DNA序列特征可视化Python库
DNA Features ViewerGithubPython库可视化工具基因组开源项目生物信息学
DnaFeaturesViewer是一款功能强大的DNA序列特征可视化Python库。它能自动生成清晰简洁的图表,即使是复杂的重叠特征和长标签序列也能完美展示。该库兼容Matplotlib和Biopython,支持多种图像输出格式。DnaFeaturesViewer可从GenBank或GFF文件读取特征,绘制核苷酸序列和氨基酸翻译,并支持多行多页绘图。它为DNA序列分析和生物学研究提供了直观高效的可视化工具。
GoJS - JavaScript交互式图表和可视化库
GithubGoJSJavaScript库交互式图表图表绘制开源项目数据可视化
GoJS是一个用于创建交互式图表和可视化的JavaScript库。支持流程图、组织结构图等多种图表类型，提供内置和自定义布局。可在浏览器或服务器端运行，支持Canvas和SVG渲染。具有数据模型管理和撤销重做功能，适用于复杂的数据可视化和图形编辑场景。
py-shiny - 高效构建交互式Web应用的Python框架
GithubPythonShinyWeb应用交互式可视化反应式编程开源项目
Shiny for Python是一款面向数据科学家和开发者的Web应用开发框架。它支持快速构建交互式可视化和原型应用，同时具备扩展性以满足大型应用需求。该框架采用响应式编程，支持模块化开发，并提供多种免费托管选项。Shiny for Python结合了高效开发和灵活扩展，适用于各类数据驱动的Web应用开发。
networkx - 全面的复杂网络分析与操作Python库
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NetworkX是一个功能强大的Python库，专门用于复杂网络的创建、分析和可视化。它支持多种网络类型，包括社交、生物和交通网络等。该库提供了丰富的图算法，如最短路径计算、中心性分析和社区检测，并具有excellent的可扩展性。NetworkX广泛应用于学术研究和工业领域，支持高效的大规模网络处理和数据挖掘。
patchworklib - 用于组合和对齐matplotlib生态图表的Python库
Githubmatplotlibpatchworklib子图排列开源项目数据可视化绘图工具
patchworklib是一个Python库,用于组合和对齐matplotlib、Seaborn和plotnine等生态系统中的图表。它通过简单的'/'和'|'运算符实现不同类型图表的灵活排列。该库能将各种seaborn和plotnine图表作为matplotlib子图处理,解决了图表排版耗时的问题。patchworklib为创建复杂图表布局提供了直观的方法,提高了数据可视化效率。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具
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该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。
menpo - 图像与网格数据的导入、操作和可视化工具
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Menpo项目提供了一套Python库，简化图像和网格数据的导入、操作和可视化。作为机器学习和计算机视觉常用工具，Menpo支持标注数据的操作，使图像遮罩、裁切和对齐等任务变得简单。支持多个Python版本，建议使用conda安装，以解决复杂的依赖问题。Menpo还包含menpofit、menpo3d和menpodetect等附加库，以扩展功能。用户可以通过Jupyter Notebooks学习并在线浏览示例笔记本。
visualkeras - 直观展示Keras和TensorFlow神经网络架构的Python可视化库
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visualkeras是一个用于可视化Keras和TensorFlow神经网络架构的Python库。它支持分层和图形两种架构生成样式,适用于CNN和前馈网络等多种模型。该库提供灵活的样式定制选项,包括生成图例、自定义颜色映射和隐藏特定层。用户可以通过多种参数控制图层间距、缩放和维度显示。visualkeras为神经网络架构的可视化提供了简单而功能丰富的解决方案,适用于研究和教育等多种场景。
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