PlotJuggler

开源时间序列数据可视化与分析工具

PlotJuggler 数据可视化时间序列数据分析开源工具 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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。

uniplot - 终端绘图工具，高分辨率Unicode可视化

GithubPython库Unicode绘图Uniplot开源项目数据可视化终端绘图

Uniplot是一款基于Unicode字符的终端绘图工具，提供4倍于ASCII的分辨率。它具有简洁API、交互模式和彩色显示功能，可快速处理百万级数据点。Uniplot仅依赖NumPy，支持折线图、散点图、直方图及时间序列数据绘制。这使其成为数据科学和机器学习CI/CD流程中理想的可视化解决方案，尤其适用于无图形界面环境。该工具为数据科学家和机器学习工程师提供了在终端环境中进行高质量数据可视化的能力。它不仅适用于日常数据分析，还可集成到自动化流程中，帮助快速识别和诊断问题。Uniplot的设计理念是简单易用且功能强大，使其成为需要在命令行界面进行数据探索和结果展示的场景下的理想选择。

rrdtool-1.x - 开源时间序列数据管理与可视化工具

GithubRRDtool图表生成开源项目性能监控数据分析时间序列数据库

RRDtool（Round Robin Database Tool）是一个开源的时间序列数据管理和可视化工具。它采用循环数据库技术，支持多种数据源的时间序列数据存储和维护，并提供强大的图表绘制功能。RRDtool广泛应用于系统监控、网络流量分析等领域，为用户提供高效、系统化的数据记录和分析解决方案。该工具易于使用，适合需要长期跟踪和分析时间序列数据的用户和开发者。

rl-plotter - 绘制强化学习训练曲线的工具

Githubrl-plotter学习曲线开源项目强化学习数据可视化日志记录器

rl-plotter 是一个简单的工具，可以轻松绘制强化学习训练曲线。支持自定义记录器、多实验绘图和多种绘图样式，兼容 OpenAI-baseline 和 OpenAI-spinningup。用户可以通过命令行方式绘制结果，并对图表进行个性化设置，如平均分组和阴影标准偏差。适用于研究人员和开发者追踪和可视化强化学习训练过程，提升工作效率和结果质量。

perspective - 交互式大规模数据分析与实时可视化工具

GithubPerspective交互式分析开源项目数据分析数据可视化流数据处理

Perspective是一款专为大规模和实时数据集设计的交互式分析与可视化工具。该工具采用C++编写的高效流式查询引擎，支持Apache Arrow格式，并集成了基于ExprTK的列式表达语言。用户可通过Perspective创建自定义报告、仪表板和应用，支持浏览器独立部署或与Python和JupyterLab协同使用。此外，Perspective还提供了跨框架的用户界面组件和JupyterLab插件，为数据分析人员和开发者提供了全面的解决方案。

plotly.py - Python交互式数据可视化库支持多种科学与统计图表

GithubPython库plotly.py交互式图表开源开源项目数据可视化

plotly.py是基于plotly.js的开源Python数据可视化库，提供超过30种科学、统计和金融图表类型。它支持在Jupyter、HTML文件和Dash应用中创建交互式图表。该库采用声明式API，简单易用且灵活。plotly.py具备静态图像导出功能，并有详细文档和活跃的社区支持。基于MIT许可发布，适用于各类数据分析和可视化需求。

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。

jug - Python任务并行化和分布式计算框架

GithubJugPython框架任务并行化分布式计算开源项目文件系统通信

Jug是一个Python任务并行化和分布式计算框架，支持将代码拆分为多个任务并在不同处理器或机器上执行。该框架使用文件系统进行进程间通信，兼容NFS，实现了跨机器的任务协调。Jug采用纯Python实现，具有良好的跨平台兼容性，支持Python 3.5及以上版本。它提供任务生成、状态监控和结果检查等功能，适用于科学计算、数据处理等领域的并行化需求。

rerun - 多模态数据时间序列可视化SDK

GithubRerunSDK可视化多模态数据开源开源项目

Rerun是一个开源的多模态数据可视化SDK，支持C++、Python和Rust编程语言。它能够记录和处理图像、张量、点云和文本等多种数据类型，并提供实时流式传输到Rerun Viewer或保存为文件的功能。这个工具特别适合机器人、仿真和计算机视觉等领域的开发者，有助于深入理解复杂的时间序列数据处理过程。

xyzt.ai - 无代码平台实现时空大数据可视化分析

AI工具xyzt.ai可视化大数据数据分析时空数据

xyzt.ai是一个专门处理和可视化时空数据的大数据分析平台。该平台无需编程即可处理数十亿条记录，支持多种数据源整合分析，适用于物联网、海事和交通等领域。通过直观的可视化界面，用户可快速获取数据洞察。xyzt.ai不仅能处理小型数据集，还可为未来大数据分析做好准备，助力企业更好地利用数据资产。

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