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flot-downsample

开源LTTB降采样算法实现大规模数据可视化

Flot数据下采样LTTB算法数据可视化时间序列Github开源项目

flot-downsample是一个开源的数据降采样插件，基于LTTB算法开发。该插件能在保留数据视觉特征的同时显著减少数据点，提高大规模数据集的渲染效率。虽最初为Flot图表库设计，但LTTB算法已广泛应用于多种编程语言和框架，适用于大规模时间序列数据的高效处理和可视化场景。特别适用于金融数据分析、传感器数据监控等需要处理海量时间序列数据的领域，能显著提升图表加载速度和交互性能。

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介绍相关项目
plotly-resampler - Plotly动态重采样库实现大规模时序数据高效可视化
GithubPlotly动态聚合大规模数据开源项目数据可视化时间序列
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。
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。
dygraphs - JavaScript驱动的交互式时间序列图表库
GithubJavaScript图表库dygraphs交互式图表开源项目数据可视化时间序列
dygraphs是一个专注于时间序列数据可视化的JavaScript图表库。该库支持交互式缩放和平移、误差带显示、鼠标悬停值展示等功能，无需依赖外部服务器或Flash。dygraphs易于集成，兼容Google Visualization API，并提供丰富的自定义选项。这使其成为需要高性能、灵活的时间序列数据展示的Web应用的理想选择。
PlotJuggler - 开源时间序列数据可视化与分析工具
GithubPlotJuggler开源工具开源项目数据分析数据可视化时间序列
PlotJuggler是一个开源的时间序列数据可视化与分析工具。该工具支持文件数据加载和实时数据流，能够处理大规模时间序列和数据点。PlotJuggler提供拖放式界面、OpenGL渲染、数据转换功能和插件扩展机制。它兼容多种数据源和格式，如CSV、ULog、JSON等，并可与ROS系统集成。通过内置的Transform Editor和Custom Function Editor，用户能方便地进行数据分析和处理。
deepscatter - 大规模交互式数据可视化JavaScript库 支持百万级数据点渲染
Apache ArrowDeepscatterGithubWebGL交互式图表大数据可视化开源项目
deepscatter是一款高性能JavaScript库，专为浏览器中的大规模数据集交互式可视化而设计。该库采用Apache Arrow格式、WebGL渲染和GPU计算技术，实现快速数据处理和渲染，可流畅处理百万级数据点。deepscatter适用于创建地图、文献分析等大规模数据可视化应用，支持静态部署。库提供丰富API，允许自定义颜色、大小、抖动等可视化效果。
lightweight-charts - TradingView开发的快速金融图表库
GithubJavaScript库Lightweight Charts交互式图表开源项目数据可视化金融图表
Lightweight Charts™是一款由TradingView开发的轻量级金融图表库。这个HTML5库具有体积小、加载快的特点，适合在网页中展示交互式金融数据图表。它可以替代静态图片图表，提供丰富的交互功能。该库支持通过npm和CDN安装，并提供多种构建版本以满足不同需求。
echarts - 开源JavaScript数据可视化解决方案
Apache EChartsGithubJavaScript库图表制作开源项目数据可视化
Apache ECharts是一个开源的JavaScript数据可视化库，提供直观、交互式和可定制的图表功能。基于轻量级画布库zrender开发，ECharts支持多种图表类型，具有简单易用的API和丰富的文档示例。该库还提供3D绘图、地球可视化和WebGL加速等扩展功能，适用于多样化的数据可视化需求。ECharts以其强大的功能和灵活性成为数据可视化领域的重要工具。
lida - 自动生成数据可视化和信息图表的跨平台库
GithubLIDA信息图表可视化生成大语言模型开源项目数据摘要
LIDA是一款库，利用多种大语言模型自动生成和编辑数据可视化与信息图表。它兼容多种编程语言和可视化库，功能包括数据总结、目标生成、可视化生成与编辑、解释、评估和修复。LIDA将可视化视为代码，并提供简洁的API，帮助用户轻松生成和管理高质量的可视化内容。
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。
chart-fx - 高性能科学图表库 实现25Hz实时数据可视化
ChartFxGithubJavaFX图表库实时渲染开源项目数据可视化
ChartFx是一款高性能科学图表库，专注于实时数据可视化。基于JavaFX开发，支持25Hz更新率，可处理大规模数据集。提供多种科学信号处理绘图类型、插件系统和参数测量功能，兼具功能丰富性和性能优化。适用于需要高速数据处理和展示的科研应用场景。
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