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rl-plotter

绘制强化学习训练曲线的工具

rl-plotter强化学习学习曲线日志记录器数据可视化Github开源项目

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。

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介绍相关项目
plotoptix - 高性能Python 3D数据可视化与光线追踪库
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VisualDL - 参数实时追踪与多模型可视化分析工具
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VisualDL，一款集成于PaddlePaddle的高效可视化分析工具，能够展现训练参数、模型结构与数据样本的动态图表。完美支持Python，通过实时数据追踪、多实验视图对比等功能，助力开发者清晰直观地优化和提升模型表现。
plotille - Python终端绘图库支持多种图表类型
GithubPlotillePython库开源项目数据可视化无依赖终端绘图
plotille是一个纯Python实现的终端绘图库,支持在命令行环境中创建折线图、散点图、直方图和热力图等多种图表类型。该库使用盲文点和颜色进行绘制,无需外部依赖。plotille提供Figure类用于创建复杂图表,也有简单的绘图函数用于快速绘图。此外,plotille支持时间序列数据可视化,并通过Canvas类实现自定义绘图。这个轻量级库适用于需要在终端进行数据可视化的场景。
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。
rl-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架，包括超参数优化和预训练代理
GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整
RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体，并配备全面的文档和安装指南，适合科研和开发使用。
stable-baselines3 - 增强型PyTorch强化学习算法，实现可靠性与自定义支持
GithubPyTorchRL算法Stable Baselines3开源项目强化学习稳定基线
实现可靠的PyTorch强化学习算法，方便研究和工业用户复制和优化新思路。支持自定义环境与策略，提供统一接口，适合项目开发和性能对比。涵盖A2C、PPO、DQN等算法，包含迁移指南和在线文档，适用于有强化学习基础的用户。
Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
SciencePlots - 专业科学图表样式库 助力学术数据可视化
GithubMatplotlibPythonSciencePlots开源项目数据可视化科学绘图
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。
stable-baselines3-contrib - 实验性强化学习算法和工具
GithubGym WrappersStable-Baselines3rl算法sb3-contrib开源项目文档
提供最新的实验性强化学习算法和工具，保持稳定基线风格和文档，适用于更广泛的实际应用需求。包括增强随机搜索（ARS）和量化回归DQN（QR-DQN）等算法，以及适用于Gym环境的包装器。适合需要超越主存储库限制且仍需高可靠性的用户。
drawdata - 交互式数据可视化工具 轻松绘制分析机器学习数据集
GithubJupyterPython库drawdata开源项目数据可视化机器学习
drawdata是一个Python库，为Jupyter notebook提供交互式数据绘制工具。基于anywidget构建，兼容Jupyter、VSCode和Colab环境，支持ipywidgets集成。可绘制散点图并导出为pandas或polars数据框，方便用于scikit-learn机器学习任务。适用于教学和快速数据分析场景，简化数据集创建和操作过程。
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