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PlotJuggler

开源时间序列数据可视化与分析工具

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。

timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包
GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习
timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能,支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比,timetk功能更全面、易用性更高,可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。
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。
deck.gl - WebGL2/WebGPU驱动的大规模数据可视化库
GPU渲染GithubWebGLdeck.gl地图层开源项目数据可视化
deck.gl利用WebGL2/WebGPU技术,为大规模数据集提供高效的可视化解决方案。它内置了性能优化机制,支持交互式事件处理,并能与主流底图服务无缝集成。开发者可以使用预定义图层快速构建应用,也可以通过自定义扩展满足特定需求。deck.gl支持多种开发语言和框架,包括JavaScript、React和Python,适用于不同的项目需求。
AlgoVue - 可视化编辑器助力创建高效算法交易策略
AI工具ChatGPT回测投资组合无代码编辑算法交易
AlgoVue是算法交易的可视化编辑工具,支持技术指标应用、ChatGPT辅助、策略回测和多格式导出。用户可利用技术指标构建If/Then逻辑,创建多样化交易策略。集成ChatGPT-3.5-turbo功能,支持通过文本生成投资组合建议。内置回测系统采用Backtrader.py和Alpaca.markets数据,实现资产配置和性能可视化。拖放式界面便于编写复杂逻辑,支持导出为Python或Pine Script。基于Flutter开发的桌面应用,为用户提供流畅的策略开发和测试体验。其直观界面和强大功能使交易策略开发变得简单高效。
chartbrew - 将数据库和API数据转化为精美图表的开源可视化工具
ChartbrewGithub仪表盘开源项目数据可视化数据库连接
Chartbrew是一款开源的Web应用,支持直接连接数据库和API,将数据转化为图表。它具备图表构建、仪表板编辑、图表嵌入、查询编辑和团队协作等功能。该工具便于创建和分享数据可视化内容,适合多种数据分析场景。Chartbrew兼容多种数据源,同时提供Docker和云平台等多种部署方式。
TagAnomaly - 多时间序列异常检测数据标注与可视化工具
GithubShiny框架开源项目异常检测数据可视化时间序列标记工具
TagAnomaly是一款开源的多时间序列异常检测数据标注工具。它提供直观的可视化界面,支持用户在时间序列上选择和检查异常点,比较不同类别的时间序列,并利用Twitter异常检测算法提供参考。该工具还支持观察类别间分布变化,有助于创建高质量的异常检测模型训练数据集。TagAnomaly适用于需要处理多类别时间序列数据的数据科学和分析项目。
EDA-GPT - 全方位数据分析工具 支持结构化与非结构化数据探索
EDA GPTGithub大语言模型开源项目数据分析结构化数据非结构化数据
EDA-GPT是一款开源数据分析工具,支持结构化和非结构化数据处理。该工具可分析CSV、XLSX、SQLite等格式的结构化数据,以及PDF和图像等非结构化数据。EDA-GPT提供直观界面,集成多种LLM模型,具备图表生成、数据清理和多模态搜索功能。它简化了数据分析流程,有助于用户快速探索数据并获取洞察。
pygwalker - Python数据可视化库 支持拖拽式分析和自然语言查询
GithubJupyter NotebookPyGWalker交互式界面开源项目探索性数据分析数据可视化
PyGWalker是一个Python库,将pandas数据框转换为交互式可视化界面。支持拖拽操作和自然语言查询,简化了数据分析和可视化工作流程。兼容Jupyter Notebook、Google Colab和Streamlit等多种环境,可处理大型数据集。提供强大的数据表格功能,允许保存分析结果。适用于数据科学家进行探索性数据分析,提高工作效率。
splatviz - 交互式3D高斯分布场景编辑与可视化工具
3D Gaussian SplattingGithubPython GUI交互式查看器场景渲染实时编辑开源项目
splatviz是一个开源的3D高斯分布场景查看和编辑工具。它支持实时操作和可视化3D场景,用户可通过Python图形界面直接编辑高斯对象。该工具具备多场景对比、实时调试和视频生成等功能,为3D场景分析提供了灵活的解决方案。splatviz适用于调试和创意编辑,是一款功能丰富的3D场景处理工具。
datamapplot - Python库实现数据地图的高质量可视化
DataMapPlotGithubPython库交互式绘图开源项目数据可视化数据地图
DataMapPlot是一个用于创建数据地图可视化的Python库。它可生成适用于演示、海报和论文的静态或简单交互式数据地图图表。用户只需标记数据点簇,库即可自动处理剩余工作。DataMapPlot提供多种自定义选项,包括暗色模式、字体和颜色映射等。其核心功能集中在create_plot和create_interactive_plot两个函数上,使用简便。该工具适合各类数据可视化需求,尤其适用于科研成果展示。
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