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meerkat

专为可视化、探索和注释各类数据集而设计的开源Python库

Meerkat是一个开源的Python库,专为可视化、探索和注释各类数据集而设计,特别适合处理非结构化数据类型(如文本、PDF、图像和视频)。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合,无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型,实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件,适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。

scientific-visualization-book - Python和Matplotlib科学数据可视化技术指南
GithubMatplotlibPython开源图形库开源项目数据图表科学可视化
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。
feathr - 企业级统一数据和AI工程开源平台
AI模型FeathrGithub开源项目数据处理特征工程平台
Feathr是LinkedIn开源的数据和AI工程平台,经过多年生产环境验证。该平台支持数据转换的定义、注册和共享,尤其适合AI建模场景。Feathr采用原生云集成和可扩展架构,提供丰富的转换API,能够处理大规模数据,并在离线批处理、流处理和在线环境中保持统一的数据转换接口。
visidata - 终端界面的多功能表格数据处理工具
GithubVisiData开源软件开源项目数据可视化终端工具表格数据处理
VisiData是一款基于终端界面的表格数据处理工具,支持tsv、csv、sqlite、json、xlsx等多种格式。它提供直观的操作界面,便于快速浏览、筛选和分析大量数据。VisiData支持数据排序、过滤、统计等常用操作,适用于日志分析、数据清洗等任务。该工具适用于Linux、OS/X和Windows(WSL)平台,运行环境为Python 3.8+。VisiData通过高效的数据处理能力和灵活的命令系统,为数据分析和开发工作提供便利。
scrapy - 开源Python网络爬虫和数据提取框架
GithubPythonScrapy开源框架开源项目数据抓取网络爬虫
Scrapy是一个基于BSD许可的高效网络爬虫和结构化数据提取框架。它使用Python 3.8+开发,支持Linux、Windows、macOS和BSD等多种操作系统。Scrapy适用于数据挖掘、网站监控和自动化测试等多种场景。项目提供全面的文档和活跃的社区支持,同时也有商业支持选项。作为开源项目,Scrapy欢迎开发者贡献,并严格遵守行为准则。目前,已有众多知名企业将Scrapy应用于大规模网络数据采集工作。
mars - 多库支持的张量计算框架
DataFrameGithubMarsTensor分布式计算开源项目数据计算
Mars是一种基于张量的统一框架,支持大规模数据计算,兼容Numpy、Pandas、Scikit-learn等多个库。无论是单机还是集群环境,Mars都能简化数据处理工作。它提供了详细的安装指南、架构概览和多种使用模式,并与TensorFlow、PyTorch等库深度集成,显著提升计算效率。更多安装和使用信息,请参阅文档。
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。
Merlion - 全面的时间序列智能分析库
GithubMerlion开源项目异常检测时间序列机器学习预测
Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。
marquez - 数据生态系统元数据的收集、聚合和可视化
GithubMarquezOpenLineage元数据服务开源项目数据谱系
Marquez是一个开源元数据服务项目,专注于数据生态系统的元数据处理。该项目提供数据集消费和生产的溯源、作业运行时间和数据集访问频率的可视化,以及数据集生命周期的集中管理。作为LF AI & Data Foundation的毕业项目,Marquez集成了OpenLineage,简化了数据集、作业和运行元数据的收集与查看过程,有助于探索数据依赖关系并优化元数据管理。
dataline - 通过自然语言完成数据分析与可视化
AIDataLineGithub开源开源项目数据分析数据可视化
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。
aws-open-data-geo - AWS地理空间开放数据集的简化访问工具
AWSGitHubGithubpandas地理空间数据集开放数据开源项目
aws-open-data-geo项目整合了AWS Open Data平台上的地理空间数据集,每日更新并提供CSV和JSON格式。这种整理方式便于程序化调用和数据分析,简化了地理空间数据的获取和处理流程。项目通过提供标准化的数据访问方式,促进了开放地理数据在实际应用中的使用。
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