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Python和Matplotlib科学数据可视化技术指南

Matplotlib Python 科学可视化数据图表开源图形库 Github 开源项目

该书全面介绍Python和Matplotlib在科学可视化领域的应用。内容涵盖Matplotlib基本原理、图形设计、高级概念及实例。书中详细阐述图形组成、坐标系统、比例和投影等技术要点，并就图形优化提供指导。适合研究人员和开发者系统学习科学数据可视化技能，提供基础到进阶的完整知识体系。

plotai - 使用大型语言模型自动生成Python和Matplotlib图表

GithubLLMMatplotlibPlotAIPython开源项目绘图

PlotAI是一个可以利用大型语言模型生成Python和Matplotlib图表的工具。用户提供输入数据和提示，PlotAI生成代码并展示图表。支持Python脚本和多种Notebook环境。安装后，通过提供OpenAI API密钥即可快速启动，并可选择不同的OpenAI模型进行绘图。

grape-book - 图深度学习入门指南理论与实践并重

DGLGithubNetworkX图深度学习图神经网络开源项目葡萄书

本教程基于京东团队、密西根州立大学和斯坦福大学CS224W课程内容，提供图深度学习从入门到应用的全面指导。涵盖图理论基础、深度学习基础、经典图神经网络模型，并结合NetworkX、DGL和PyG框架的实践代码，助力读者系统掌握图深度学习知识。

scipy - 开源科学计算库支持多领域数值分析与研究

GithubSciPy工程计算开源软件开源项目数学计算科学计算

SciPy是一个开源科学计算库，为数学、科学和工程领域提供多种功能模块。包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号处理和图像处理等。它与NumPy紧密集成，提供高效的数值计算工具，支持多种操作系统，安装简单且免费开源。SciPy适用于数据分析、复杂计算和结果可视化，广泛应用于学术研究和工程实践。

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。

vsketch - Python绘图仪生成艺术工具包

GithubPythonvsketch开源项目生成艺术绘图工具绘图机

vsketch是一款面向绘图仪用户的Python生成式艺术工具包。它提供类Processing的API，注重易用性和自动化创作流程。vsketch包含CLI工具vsk和简洁API，支持项目管理、交互式渲染和批量导出。兼容Numpy和Shapely等库，为绘图仪艺术创作提供有力支持。无论是初学者还是经验丰富的艺术家，都能利用vsketch快速创作和迭代独特的绘图仪作品。

pandas - Python数据分析与处理的开源利器

DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析

pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。

pbdl-book - 将深度学习与物理模拟融合革新数值计算方法

GithubPDE问题Physics-based Deep Learning开源项目数值方法深度学习物理模拟

Physics-based Deep Learning book探讨了深度学习在物理模拟中的应用，重点关注基于场的模拟。内容涵盖监督学习、物理约束、可微分模拟和强化学习等主题，并提供Jupyter notebook实例。该书致力于结合数据驱动方法和传统数值技术，以提升模拟性能。通过流体动力学和不确定性量化等案例，展示了物理深度学习在计算效率和精度方面的应用前景。书中深入探讨了深度学习与物理知识的结合方式，同时保留了对数值方法的深入理解。实例说明如何利用深度学习解决PDE问题，强调了物理约束在学习过程中的重要性。此外，还介绍了差分物理训练和改进的学习方法，为读者提供了全面的物理深度学习入门指南。

python-guide - Python开发者最佳实践全面指南

GithubPython安装开发指南开源项目最佳实践配置

Python-guide是一个全面的开源、社区驱动项目，涵盖Python开发的各个方面，包括安装、配置、日常使用的最佳实践。内容包括平台特定安装、包管理、虚拟环境、库推荐、Web框架配置、文档编写和测试等主题。该项目持续更新，旨在为Python开发者提供实用的参考资源。

machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析

GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计

这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计，以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目，提供从基础到高级的学习资源，帮助学习者提升编程与数据分析能力，并逐步进入机器学习和深度学习的领域。

plotly.js - 多功能JavaScript数据可视化库

GithubJavaScript库Plotly.js交互式图表图表绘制开源项目数据可视化

plotly.js是一个功能丰富的JavaScript数据可视化库,支持创建多种图表类型,如统计图、3D图形、科学图表等。它可通过npm或CDN加载,提供多种捆绑选项以满足不同需求。该库拥有活跃的社区和生态系统,为开发者提供灵活的数据可视化工具。

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