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plotnine

Python 数据可视化库 实现 ggplot2 图形语法

plotnine数据可视化Python语法图形ggplot2Github开源项目

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。

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介绍相关项目
mplcyberpunk - Matplotlib 图表赛博朋克风格增强库
GithubMatplotlibPython库cyberpunk风格mplcyberpunk开源项目数据可视化
mplcyberpunk 是一个 Matplotlib 扩展库，能够快速为图表添加赛博朋克风格效果。该库提供暗色背景主题，支持线条发光、底部光晕等视觉特效，适用于折线图、散点图和柱状图。mplcyberpunk 还支持自定义渐变填充，可创建富有未来感的数据可视化图表。
patchworklib - 用于组合和对齐matplotlib生态图表的Python库
Githubmatplotlibpatchworklib子图排列开源项目数据可视化绘图工具
patchworklib是一个Python库,用于组合和对齐matplotlib、Seaborn和plotnine等生态系统中的图表。它通过简单的'/'和'|'运算符实现不同类型图表的灵活排列。该库能将各种seaborn和plotnine图表作为matplotlib子图处理,解决了图表排版耗时的问题。patchworklib为创建复杂图表布局提供了直观的方法,提高了数据可视化效率。
eplot - Emacs插件交互式数据可视化图表生成工具
EmacsGithubeplot图表生成开源项目数据可视化时间序列
eplot是一款Emacs插件，专门用于生成交互式数据可视化图表。该工具支持多种图表类型，包括时间序列图、散点图和条形图等。eplot提供了丰富的自定义选项，如颜色渐变、背景图像和网格线设置，用户可通过简单命令或文件头部配置轻松调整图表外观。此外，eplot还支持CSV文件导入、多数据集绘制和日期时间格式处理，为Emacs用户提供了一个功能强大且灵活的数据可视化解决方案。
pyCirclize - 基于matplotlib的Python圆形可视化库
GithubPythonpyCirclize可视化圆形图开源项目数据分析
pyCirclize是基于matplotlib的Python圆形可视化库，支持创建Circos图、弦图、雷达图和系统发育树等多种圆形图表。该库提供了丰富的API和示例代码，便于快速上手和自定义图表。此外，pyCirclize还实现了生物信息学领域的基因组和系统发育树可视化方法，适用于需要创建复杂圆形可视化的数据分析工作。
sjvisualizer - Python时间序列数据可视化和动画库
GithubPython库sjvisualizer动画制作开源项目数据可视化时间序列数据
sjvisualizer是一个Python数据可视化和动画库，专注于时间序列数据。它支持创建条形图竞赛、饼图竞赛、动态折线图和堆叠面积图等动画图表。该库可从Excel文件读取数据，支持自定义颜色和布局，并允许混合使用不同图表类型。sjvisualizer能够生成动态数据展示，适合用于数据分析和可视化。
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。
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。
dash - 构建数据科学和机器学习Web应用的Python框架
DashGithubPythonWeb应用开源项目数据可视化机器学习
Dash是一个Python框架,基于Plotly.js、React和Flask,用于构建数据科学和机器学习Web应用。该框架将现代UI元素(如下拉菜单、滑块和图表)与Python分析代码直接连接,便于开发者快速创建交互式数据可视化应用。Dash支持包括地图在内的多种图表类型,并允许完全控制应用外观。它不仅适用于构建仪表板,还可用于创建PDF报告风格的应用。
uPlot - 轻量级高性能时间序列图表库
Canvas 2DGithubJavaScript库μPlot开源项目性能优化时间序列图表
uPlot是一个基于Canvas 2D的轻量级图表库，专为绘制时间序列、线条、面积、OHLC和柱状图而设计。它能快速渲染大量数据点，并提供流畅的缩放和光标交互体验。uPlot支持多系列、多Y轴和对数刻度等功能，同时保持API的简洁性。作为一个专注于核心功能的解决方案，uPlot在性能和文件大小方面都表现出色。
PlotJuggler - 开源时间序列数据可视化与分析工具
GithubPlotJuggler开源工具开源项目数据分析数据可视化时间序列
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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