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plotnine

Python 数据可视化库 实现 ggplot2 图形语法

plotnine 是一个实现 ggplot2 图形语法的 Python 数据可视化库。该库允许通过将数据框变量映射到视觉特征来组合绘图,支持逐步构建复杂图表。plotnine 提供丰富的绘图功能和可自定义的主题风格,适用于数据分析和科研可视化。它保持了简单图表的易用性,同时简化了复杂自定义图表的创建过程。

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。
seaborn - 基于Python的统计数据可视化库 创建高质量图表
GithubPython库Seabornmatplotlib开源项目数据可视化统计图形
Seaborn是基于matplotlib的Python统计数据可视化库,提供高级接口绘制各类统计图形。支持Python 3.8+,依赖numpy、pandas等库。Seaborn可生成散点图、线图、条形图等多种图表,通过简洁API快速创建复杂可视化效果。适用于数据分析和科研报告等场景,有助于更好理解和展示数据。
matplotlib - Python数据可视化库 支持静态动画和交互式图表
GithubMatplotlibPython库图形绘制开源项目数据可视化
Matplotlib是一款综合性Python数据可视化库,支持创建静态、动画和交互式图表。该库适用于多种平台和环境,提供丰富的图表类型和自定义选项。Matplotlib可生成出版级别的可视化效果,广泛应用于科学计算、数据分析等领域。其强大功能和灵活性使其成为Python生态系统中备受欢迎的可视化工具。
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。
plot_demo - Python数据可视化示例集合 为论文插图绘制提供参考
GithubPython画图matplotlib图表类型开源项目数据可视化画图示例
该项目提供多样化的Python数据可视化示例,包括折线图、柱状图、散点图等基础图表,以及3D图像和组合图等高级图表。项目为研究人员和数据分析师提供了实用的代码示例,便于创建论文插图。此外,项目还涵盖了patchworklib和t-SNE等高级可视化技术的应用,并提供了matplotlib进阶使用和可视化技巧的相关资源链接。
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。
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。
G2Plot - 基于 G2 的开源统计图表库
AntVG2G2PlotGithub图表库开源项目数据可视化
G2Plot 是基于 G2 4.x 版本封装的开源统计图表库。它提供开箱即用的图表组件,具有易用性高、视觉效果优雅、响应式设计等特点。G2Plot 支持创建单一图表,也可通过图层概念实现多图表组合,适用于各类数据可视化需求。该库简化了统计图表的制作过程,使用户无需深入了解可视化理论即可创建标准规范的图表。
pyecharts - Python数据可视化库 支持多种图表类型和交互功能
EChartsGithubPythonpyecharts图表开源项目数据可视化
pyecharts是基于Apache ECharts的Python数据可视化库。该库提供简洁API,支持30余种图表类型,兼容主流Notebook环境和Web框架。pyecharts配置灵活,文档详尽,对地理数据可视化支持强大。它支持链式调用,可生成静态HTML和动态图表,易于集成Flask等Web框架。提供400多个地图文件,支持百度地图,适合地理数据可视化。作为数据分析和可视化工具,pyecharts简单易用且功能丰富。
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。
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