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Python和Matplotlib科学数据可视化技术指南

Matplotlib Python 科学可视化数据图表开源图形库 Github 开源项目

该书全面介绍Python和Matplotlib在科学可视化领域的应用。内容涵盖Matplotlib基本原理、图形设计、高级概念及实例。书中详细阐述图形组成、坐标系统、比例和投影等技术要点，并就图形优化提供指导。适合研究人员和开发者系统学习科学数据可视化技能，提供基础到进阶的完整知识体系。

mplcyberpunk - Matplotlib 图表赛博朋克风格增强库

GithubMatplotlibPython库cyberpunk风格mplcyberpunk开源项目数据可视化

mplcyberpunk 是一个 Matplotlib 扩展库，能够快速为图表添加赛博朋克风格效果。该库提供暗色背景主题，支持线条发光、底部光晕等视觉特效，适用于折线图、散点图和柱状图。mplcyberpunk 还支持自定义渐变填充，可创建富有未来感的数据可视化图表。

Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表

AIDLGithubMLResearch开源项目项目实施

sweetviz - 快速生成数据分析可视化报告的Python库

EDAGithubPython库Sweetviz可视化开源项目数据分析

Sweetviz是一个开源Python库，能够快速生成探索性数据分析(EDA)可视化报告。该库只需两行代码即可创建高密度的数据可视化，包括目标值分析、数据集比较和特征分析。Sweetviz支持混合类型关联和自动类型推断，可输出独立HTML应用，兼容Jupyter和Colab等环境。它还集成了Comet.ml功能，方便记录生成的报告。这个工具能帮助数据科学家和分析师迅速了解数据集特征及其相互关系。

pyCirclize - 基于matplotlib的Python圆形可视化库

GithubPythonpyCirclize可视化圆形图开源项目数据分析

pyCirclize是基于matplotlib的Python圆形可视化库，支持创建Circos图、弦图、雷达图和系统发育树等多种圆形图表。该库提供了丰富的API和示例代码，便于快速上手和自定义图表。此外，pyCirclize还实现了生物信息学领域的基因组和系统发育树可视化方法，适用于需要创建复杂圆形可视化的数据分析工作。

Data-Science-Roadmap - 数据科学完整学习路径：从基础到高级

Data AnalyticsData EngineeringData ScienceGithubMachine LearningPython开源项目

该项目提供全面的自学路线图，适合希望进入数据科学领域的人士。内容涵盖数据科学、数据分析和数据工程的区别，编程工具，工作环境准备，以及各阶段的学习资源，如基础的统计学和编程，中级的机器学习和数据工程，高级的深度学习和部署，帮助用户掌握数据科学从入门到部署的全流程技能。

viser - Python 交互式 3D 可视化库支持 Web 客户端和丰富 API

3D可视化GUI构建GithubPython库viser场景交互开源项目

viser 是一个 Python 交互式 3D 可视化库，提供丰富 API 用于 3D 图元可视化。它包含 GUI 构建组件，支持场景交互和相机控制。基于 Web 的客户端便于远程使用。viser 支持点云、高斯散射和 SMPLX 可视化。该项目借鉴多个开源工具，采用 React 等现代 Web 技术构建客户端。

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。

books - 全面涵盖的计算机科学技术书籍指南

Github书籍列表开源开源项目算法编程语言计算机科学

该项目整理了覆盖广泛计算机科学和技术领域的书籍清单，包含算法、编程语言、网络、操作系统等多个方向的经典著作和现代教材。书目按主题分类，注明出版年份和是否免费，为学习者和从业者提供了深入了解各计算机科学领域核心知识的宝贵参考。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

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此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程

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