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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
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
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panel - Python数据探索和Web应用开发框架
GithubPanelPython交互式应用仪表板开源项目数据可视化
Panel是一个开源Python库，专注于数据探索和Web应用开发。它整合了PyData生态系统和数据表格功能，提供了高级响应式API和低级回调API，适用于快速构建探索性应用和复杂的交互式多页面应用。作为HoloViz生态系统的组成部分，Panel为开发者提供了连接各种数据可视化和分析工具的统一接口。
splatviz - 交互式3D高斯分布场景编辑与可视化工具
3D Gaussian SplattingGithubPython GUI交互式查看器场景渲染实时编辑开源项目
splatviz是一个开源的3D高斯分布场景查看和编辑工具。它支持实时操作和可视化3D场景,用户可通过Python图形界面直接编辑高斯对象。该工具具备多场景对比、实时调试和视频生成等功能,为3D场景分析提供了灵活的解决方案。splatviz适用于调试和创意编辑,是一款功能丰富的3D场景处理工具。
torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具
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TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库，提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型，旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型，并与 PyTorch 数据加载器完全兼容，易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范，非常适合开发者和研究人员使用。
uPlot - 轻量级高性能时间序列图表库
Canvas 2DGithubJavaScript库μPlot开源项目性能优化时间序列图表
uPlot是一个基于Canvas 2D的轻量级图表库，专为绘制时间序列、线条、面积、OHLC和柱状图而设计。它能快速渲染大量数据点，并提供流畅的缩放和光标交互体验。uPlot支持多系列、多Y轴和对数刻度等功能，同时保持API的简洁性。作为一个专注于核心功能的解决方案，uPlot在性能和文件大小方面都表现出色。
awesome-geojson - GeoJSON工具和资源的综合性列表
GeoJSONGithub地图编辑地理数据开源项目数据转换空间分析
awesome-geojson项目汇集了丰富的GeoJSON工具和资源，为地理数据处理提供全面解决方案。项目涵盖操作工具、编辑器、验证器、转换工具及相关服务和数据集，支持从基础GeoJSON操作到高级空间分析。这一精选列表适合开发者、GIS专业人士和数据科学家使用，便于快速找到所需的GeoJSON数据处理工具和资源。
scatter-gl - WebGL驱动的交互式3D/2D散点图渲染库
3D绘图GithubScatterGLWebGL交互式图表开源项目数据可视化
scatter-gl是一个基于WebGL的开源3D/2D散点图渲染库，源自TensorFlow的嵌入投影仪。它能高效渲染和交互处理数万个数据点，支持多种渲染模式和自定义样式。scatter-gl适用于大规模数据可视化，开发者可通过npm或CDN轻松集成，实现高性能的交互式数据展示。
pygwalker - Python数据可视化库 支持拖拽式分析和自然语言查询
GithubJupyter NotebookPyGWalker交互式界面开源项目探索性数据分析数据可视化
PyGWalker是一个Python库，将pandas数据框转换为交互式可视化界面。支持拖拽操作和自然语言查询，简化了数据分析和可视化工作流程。兼容Jupyter Notebook、Google Colab和Streamlit等多种环境，可处理大型数据集。提供强大的数据表格功能，允许保存分析结果。适用于数据科学家进行探索性数据分析，提高工作效率。
p5 - Python创意编程库 简化视觉化编程学习
GithubProcessingPython库p5交互式艺术可视化编程开源项目
p5是一个Python绘图库，提供高级功能用于快速创建模拟和交互式艺术作品。它融合Processing的视觉编程理念和Python的易读性，使初学者、教育者和艺术家更容易掌握编程。p5支持2D和3D渲染，提供详细文档和示例。该开源项目欢迎社区贡献，采用GPLv3许可证。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。
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