#数据可视化

prettymaps是一个简洁的Python库,用于绘制OpenStreetMap自定义地图。它基于osmnx、matplotlib等包开发,提供简单API来创建美观的地图可视化。用户可自定义样式、选择预设,并获取地理数据进行分析。支持绘制圆形、矩形边界或整个区域的地图。该库简化了从OpenStreetMap数据创建定制地图的过程,适用于各种地图可视化需求。

Night Vision Charts™是一款专为交易分析设计的图表库。作为TradingVueJS项目的升级版，它优化了设计和性能，并使用Svelte构建。该库提供股票支持、优化布局、内置覆盖层和指标集合、事件处理等功能，为专业交易者提供灵活且强大的图表工具。

hctsa是一款功能强大的MATLAB时间序列分析工具包，专注于特征提取和比较分析。它能从单变量时间序列中提取大量特征，并提供多种分析工具。主要功能包括数据标准化、聚类、降维、特征识别和分类模型评估。该工具包适用于多领域的时间序列研究，能够深入挖掘数据特征，进行全面的比较分析。

flot-downsample是一个开源的数据降采样插件，基于LTTB算法开发。该插件能在保留数据视觉特征的同时显著减少数据点，提高大规模数据集的渲染效率。虽最初为Flot图表库设计，但LTTB算法已广泛应用于多种编程语言和框架，适用于大规模时间序列数据的高效处理和可视化场景。特别适用于金融数据分析、传感器数据监控等需要处理海量时间序列数据的领域，能显著提升图表加载速度和交互性能。

quantmod是一个R语言包，为量化金融分析和交易提供了完整框架。它简化了数据管理和可视化流程，支持多源数据导入、图表绘制和技术指标集成。包含getSymbols()和chartSeries()等核心功能，可轻松获取金融数据并生成交互式图表。与TTR包兼容，支持添加各种技术分析指标。这个开源工具适用于金融分析师、交易者和研究人员，有助于提高金融建模效率。

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。

plotly-resampler为Plotly图表增加动态重采样功能,实现大规模时序数据的高效可视化。该库根据当前视图动态聚合数据,在用户交互时保持高效响应。它采用tsdownsample的优化实现,默认使用MinMaxLTTB方法选取1000个绘图点。plotly-resampler支持多种环境和聚合算法,保留了Plotly的灵活性。这个库能显著提升处理和展示大型时序数据集的能力,适用于需要可视化海量顺序数据的场景。

django-slick-reporting是一个功能全面的Django报告引擎。它支持创建简单、分组、时间序列和交叉表报告,可以一行代码生成图表,支持自定义复杂计算。该项目针对性能进行了优化,易于扩展,能够满足各种数据分析和报表需求。其简单易用yet灵活可扩展的特性,使其成为Django项目中进行数据报告和分析的有力工具。

Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口，支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能，并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务，适用于不同规模的预测项目。

TagAnomaly是一款开源的多时间序列异常检测数据标注工具。它提供直观的可视化界面，支持用户在时间序列上选择和检查异常点，比较不同类别的时间序列，并利用Twitter异常检测算法提供参考。该工具还支持观察类别间分布变化，有助于创建高质量的异常检测模型训练数据集。TagAnomaly适用于需要处理多类别时间序列数据的数据科学和分析项目。

binjr是一款跨平台的时间序列数据浏览工具，支持JRDS、Netdata、RRD文件等多种数据源。用户可通过拖放操作创建自定义视图，并利用缩放、历史记录和时间范围选择器等功能进行数据导航。基于JavaFX构建的binjr具有现代化界面和硬件加速图形，适用于监控数据和日志文件的可视化与搜索。作为介于文本编辑器和全功能日志分析平台之间的解决方案，binjr无需复杂设置即可实现本地化的数据分析。

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。

Lookerbot是一个将Slack和Looker整合的开源项目,旨在简化数据访问和共享。它允许用户在Slack中查询Looker数据、回答问题和接收警报。该工具支持自定义命令、数据可视化和定期报告,有助于团队更高效地进行数据驱动决策。Lookerbot为数据分析师和业务人员提供了便捷的数据洞察获取方式。

anichart.js是基于TypeScript的开源数据可视化动画库，用于创建交互式图表和生成动画视频。它适用于数据展示、视频动画和片头片尾制作等领域。该项目提供可编程接口、直接视频输出和虚拟组件系统，便于创建复杂的数据可视化作品。目前处于活跃开发阶段，面向开发者开放贡献。

Tablesaw是一个Java开源数据框架和可视化库，支持数据加载、清理、转换、过滤和汇总。它提供多种格式数据的导入导出、表格操作和统计分析功能。Tablesaw集成了Plot.ly绘图库，可创建各类数据可视化图表。该框架设计简洁，有助于提升Java数据分析效率，适用于数据处理和探索。

ivis是一种基于暹罗神经网络的数据降维算法，专门用于处理高维数据集。该算法支持无监督和有监督学习，能够有效保持数据的局部和全局结构。ivis适用于大规模数据集，支持多种数据格式，包括numpy数组、稀疏矩阵和hdf5文件。它在聚类、异常检测等任务中表现出色，为数据分析提供了强大的可视化工具。ivis算法采用基于三元组的神经网络结构，能够高效处理百万级数据点和上千维特征，在保持数据结构方面常常优于t-SNE等传统方法。支持新数据点的转换，可以轻松集成到sklearn管道中，在高维数据可视化、聚类分析和异常检测等领域具有广泛应用前景。

RATH是一个开源的自动化数据分析平台,内置增强分析引擎,可快速发现数据洞察。它提供一键式数据探索、多维可视化生成、交互式数据绘画和因果分析等功能。作为数据分析助手,RATH能根据分析需求给出建议。支持连接多种数据库,是Tableau等商业工具的开源替代选择。

KoolReport是开源PHP报告框架，支持多种数据源和丰富的数据处理功能。它提供直观的报告生成工具和可视化组件，可通过扩展包增强功能。该框架简化了报告生成流程，适合需要高效处理数据和创建可视化报告的开发者。KoolReport注重灵活性和可扩展性，为用户提供全面的数据处理和可视化控制能力。

R-ecology-lesson项目为无编程经验者提供R语言入门课程，专注生态数据分析。内容包括R基础、RStudio使用、数据处理、ggplot2可视化等。课程强调实践，助生态研究者快速掌握数据分析技能。项目提供完整学习资源和社区支持，是掌握生态数据分析的有效途径。

GitHub Trends是一款深入分析GitHub API的工具，提供详细的代码贡献统计。它生成按语言、仓库和时间划分的代码行数分析，支持将动态图表嵌入GitHub个人资料。不同于仅关注公开仓库的工具，GitHub Trends基于个人提交计算指标，更准确地反映开发者的实际贡献。

Python-novice-inflammation项目是一个面向非程序员的Python入门教程，通过分析模拟炎症数据实践编程技能。课程涵盖Python基础、数据处理、可视化、列表操作、循环、条件语句和函数创建等主题。教程强调语言无关的编程原则，如循环自动化和函数封装，旨在提升学员的数据分析能力和科学计算技能。项目采用12个模拟炎症数据文件作为教学素材，展示如何使用函数实现自动化分析。教程分为12个章节，每个章节聚焦特定编程概念，如数据类型、文件处理、数据可视化等。课程内容基于软件开发最佳实践，适合希望提升科学计算能力的研究人员和学生。

Metrics是一款开源的GitHub数据统计工具,可生成适用于用户、组织和仓库的可嵌入图表。该工具提供47个插件和335个选项,能够展示提交日历、编程语言使用、星标变化、代码量等多维度数据。开发者可将生成的统计图表嵌入GitHub个人资料,直观呈现自身的开发活动与成就。Metrics为用户提供了一种数据驱动的方式来展示GitHub贡献。

StarTrack-js是一款纯JavaScript开发的GitHub仓库星标分析工具。它能展示星标历史、统计数据，支持多仓库对比和星标趋势预测。该工具完全在浏览器端运行，支持GitHub认证以突破API限制。用户可通过URL预加载仓库，并可将数据导出为JSON或CSV格式。最新版本增加了暗黑模式，并改进了大规模星标仓库的处理性能。

该项目提供了一套全面的GitHub个人主页美化方案,包括动态元素、统计图表和成就徽章等。项目展示了如何使用开源工具和API创建独特的个人主页,以更好地展示开发者的编程技能和项目成果。通过代码示例和说明,用户可以快速上手定制个性化的GitHub档案。

HyperCRX浏览器扩展为GitHub页面添加数据分析仪表板，展示项目相关性网络、开发者协作网络、活跃度和OpenRank趋势。它使用OpenDigger数据，并集成OSS-GPT支持项目文档问答。这一工具有助于开源社区数字化运营，让用户更好地了解项目和开发者。

该框架支持多种数据库连接，开发者可用SQL创建API端点，实现数据可视化的前端嵌入。其特点包括参数化查询、内置缓存、前端集成、布局引擎和便捷部署，为数据分析项目提供高效且易扩展的解决方案。

Troika是一个用于浏览器中创建交互式3D图形的JavaScript工具集，优化了WebGL和数据可视化应用。它包括Troika框架和独立的Three.js工具，简化了交互式图形开发中的复杂任务。这个开源项目旨在简化常见但难以管理的交互式图形开发任务，使其变得更加容易和高效。Troika支持3D条形图、分层时间轴、协议威胁图、3D文本渲染和GPU实例化等功能，适用于创建高性能和丰富交互的3D场景。

Chart.js是一款开源的JavaScript图表库，提供多种图表类型和自定义选项。它支持响应式设计和交互功能，具有轻量级和高性能的特点。Chart.js适用于各类数据可视化需求，从简单统计到复杂分析均可胜任。该库易于集成，适合设计师和开发者使用。

chat-analytics是一个开源聊天记录分析工具，支持分析Discord、Messenger、Telegram和WhatsApp等平台的导出数据。该工具生成包含统计信息和交互图表的HTML报告，分析范围包括消息、语言、表情、链接和通话等。为保护用户隐私，所有数据处理在本地进行。工具提供网页应用和命令行界面，并支持Docker部署。

Recharts是一个基于React和D3的开源图表库，专注于简化React应用中的数据可视化开发。它采用原生SVG渲染，提供声明式组件API，支持多种图表类型如折线图、柱状图等。Recharts的组件化设计使复杂图表的创建变得直观，同时保持了较小的依赖规模。该库支持自定义样式和交互，适合开发者快速构建响应式数据可视化界面。

ApexCharts是一个现代化的JavaScript图表库，用于构建交互式数据可视化。它提供简洁API和丰富示例，支持多种图表类型，能创建美观的响应式图表。该库具备动态数据更新、注释和混合图表等高级功能，适用于开发仪表板和各类应用。作为MIT许可的开源项目，ApexCharts可用于商业和非商业用途。

deck.gl利用WebGL2/WebGPU技术，为大规模数据集提供高效的可视化解决方案。它内置了性能优化机制，支持交互式事件处理，并能与主流底图服务无缝集成。开发者可以使用预定义图层快速构建应用，也可以通过自定义扩展满足特定需求。deck.gl支持多种开发语言和框架，包括JavaScript、React和Python，适用于不同的项目需求。

Perspective是一款专为大规模和实时数据集设计的交互式分析与可视化工具。该工具采用C++编写的高效流式查询引擎，支持Apache Arrow格式，并集成了基于ExprTK的列式表达语言。用户可通过Perspective创建自定义报告、仪表板和应用，支持浏览器独立部署或与Python和JupyterLab协同使用。此外，Perspective还提供了跨框架的用户界面组件和JupyterLab插件，为数据分析人员和开发者提供了全面的解决方案。

GoJS是一个用于创建交互式图表和可视化的JavaScript库。支持流程图、组织结构图等多种图表类型，提供内置和自定义布局。可在浏览器或服务器端运行，支持Canvas和SVG渲染。具有数据模型管理和撤销重做功能，适用于复杂的数据可视化和图形编辑场景。

Frappe Charts是一个轻量级的JavaScript图表库，提供现代化、直观的响应式图表功能。支持柱状图、折线图、散点图、饼图等多种类型，无需外部依赖。该库API简洁，易于集成使用，同时保持高度可定制性。适合需要在Web应用中快速实现美观图表的开发者使用。

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。