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SciencePlots

专业科学图表样式库 助力学术数据可视化

SciencePlotsMatplotlib数据可视化科学绘图PythonGithub开源项目

SciencePlots是一个基于Matplotlib的科学图表样式库,提供多种预设样式用于生成适合学术论文和演示的专业图表。它支持IEEE、Nature等期刊格式,包含丰富的颜色方案,并兼容中文等多种语言。通过简单的配置,研究人员可以快速创建美观的数据可视化,有效提升科研成果的展示质量。该库还具备灵活的自定义功能,满足不同学科的图表需求。

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介绍相关项目
starcharts - 将GitHub仓库星数趋势可视化的开源项目
GitHubGithubstarcharts仓库图表开源项目星标
starcharts是一个开源项目，用于生成GitHub仓库星数增长趋势图。该工具将仓库的star数据转化为折线图，方便开发者追踪项目受欢迎度的变化。用户运行命令并访问本地服务器后，即可获得星数增长曲线图。starcharts操作简单，支持实时更新，适合展示项目的成长历程。该项目使用Go语言开发，主要功能包括数据采集、图表生成和本地服务器部署。
egui_graphs - Rust实现的egui图形可视化库
GithubRusteguipetgraph交互式图形图形可视化开源项目
egui_graphs是一个基于Rust语言开发的图形可视化库，集成了petgraph和egui框架。该库提供了一个易于使用的Widget，用于在egui应用中展示交互式图形。主要功能包括复杂图形可视化、缩放平移、节点边标签显示、交互事件处理等。egui_graphs支持通过egui样式自定义外观，适配深浅主题，并允许用户通过事件处理机制扩展功能。作为egui生态系统中的图形可视化基础组件，egui_graphs为开发者提供了灵活的定制和扩展空间。
superset - 现代化企业级数据可视化和探索平台
GithubSuperset商业智能开源软件开源项目数据分析数据可视化
Superset是一个现代化的企业级数据探索和可视化平台。它提供无代码图表构建界面、SQL编辑器、轻量级语义层和广泛的数据库支持。平台具备丰富的可视化类型、可配置缓存、可扩展安全角色和身份验证,以及用于定制的API。其云原生架构支持大规模部署,可作为替代或增强专有商业智能工具的选择。
leafmap - Jupyter环境下的地理空间分析与交互式制图工具
GithubJupyterPython包leafmap交互式地图地理空间分析开源项目
leafmap是一个Python包，为Jupyter环境中的地理空间分析和交互式制图提供支持。它具有简单的API，支持多种地图后端，能够显示矢量和栅格数据，创建自定义图例和分屏地图。通过集成WhiteboxTools，leafmap提供了500多种地理空间分析工具。该工具适用于不同经验水平的用户，包括初学者和专业地理空间数据分析人员。
Data-Science-Roadmap - 数据科学完整学习路径：从基础到高级
Data AnalyticsData EngineeringData ScienceGithubMachine LearningPython开源项目
该项目提供全面的自学路线图，适合希望进入数据科学领域的人士。内容涵盖数据科学、数据分析和数据工程的区别，编程工具，工作环境准备，以及各阶段的学习资源，如基础的统计学和编程，中级的机器学习和数据工程，高级的深度学习和部署，帮助用户掌握数据科学从入门到部署的全流程技能。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
python-novice-gapminder - 非程序员的Python数据分析与可视化入门
GithubJupyterPython开源项目数据分析绘图编程教程
Python-novice-gapminder项目面向非程序员，专注于Python数据分析和可视化教学。通过Jupyter交互环境，学习者可掌握Python基础知识并应用于实际数据处理。内容涵盖基本语法、数据分析和可视化等方面，适合数据分析初学者。项目由Software Carpentry维护，提供学习资源和社区支持。
dtreeviz - 提供直观的决策树可视化和模型解释功能
Githubdtreeviz决策树可视化开源项目数据科学机器学习模型解释
dtreeviz是一个专注于决策树可视化和模型解释的Python库。它支持多个主流机器学习框架,如scikit-learn、XGBoost等。该库提供树结构、预测路径、叶节点和特征空间等多种可视化功能,帮助用户直观理解决策树模型原理。dtreeviz适用于机器学习实践者和研究人员,可用于模型解释和教学等场景。
DS-1000 - 数据科学代码生成基准测试集
DS-1000GithubPython代码生成基准测试开源项目数据科学
DS-1000是一个数据科学代码生成基准测试集，包含1000个涵盖Matplotlib、Numpy、Pandas等主流库的数据科学问题。项目提供简化数据格式，支持通过Hugging Face或本地文件加载。DS-1000采用严格的测试方法评估代码正确性，为数据科学代码生成模型提供全面评估标准。
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