#数据可视化

tensorwatch

TensorWatch是由微软研究院开发的调试和可视化工具，专为数据科学、深度学习和强化学习设计。它运行在Jupyter Notebook中，提供实时的机器学习训练可视化和分析功能。其灵活的架构允许创建自定义的可视化、界面和仪表板，并支持独特的Lazy Logging模式进行实时查询和流式数据处理。TensorWatch支持多种图表类型和并行流可视化，是一个易于使用且可扩展的调试平台。

DeepBI

DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台，利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果，生成持久化查询与可视化，兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源，并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。

pandas-ai

PandasAI是一个强大的Python平台，专为非技术用户设计，通过自然语言轻松查询数据。它不仅帮助技术用户节省时间，还通过Jupyter notebooks或借助FastAPI和Flask轻松部署为REST API。想要了解更多PandasAI Cloud或企业版服务，欢迎联系我们获取详细信息。

mage-ai

Mage 提供了一种现代化的数据管道工具，旨在替代 Airflow，简化开发体验，支持 Python、SQL 和 R，实现数据的实时和批量处理。Mage 让您的数据团队可以在不牺牲监控和可观测性的情况下，轻松构建、预览和启动数据管道，甚至在小团队中也能高效管理数千个管道。

ChainForge

ChainForge是一个开源视觉编程环境，适用于大型语言模型（LLMs）。它支持同时查询多个模型、对比不同提示和模型设置下的响应质量，提供评估指标设置与结果可视化，助力用户选择最适合的提示和模型。适合于快速探索提示及评估聊天响应。目前处于开放beta阶段，支持多家知名模型提供商，包括OpenAI、HuggingFace及Google PaLM2等。

dataline

DataLine通过自然语言功能，让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接，如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等，并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持（Windows、Mac、Linux和Docker）使其成为技术人员和非技术人员的理想选择，特别适合企业使用。

phospho

Phospho 是为LLM应用设计的文本分析平台，提供灵活的日志记录、自动评估、洞察提取和数据可视化等功能，帮助开发者发现问题和提取用户反馈，从而评估应用的效果。借助phospho，开发者可以安心地在生产环境中部署LLM应用，并通过用户反馈不断优化对话体验。该平台支持Python和JavaScript客户端，方便快速集成和自动处理批量信息事件。用户还可以在注册托管版本后，在协作平台上管理phospho实验室的评估工作。

wandb

Weights & Biases（简称W&B）是一个专注于机器学习流程优化的工具，它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验，便捷地监控实验的运行效果及进度。

smile

Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。