Datashader是一个图形管道系统,用于快速灵活地创建大型数据集的有意义展示

Datashader是一个图形管道系统,用于快速灵活地创建大型数据集的有意义展示。Datashader将图像的创建分解为一系列允许在中间展示上进行的明确的步骤。该方法允许自动生成精确有效的可视化,并且也让数据科学家能够简单地以原则性的方法,关注特定的数据和感兴趣的关系。
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pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接
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pyecharts - 🎨 一个基于百度Echarts的Python图表绘制库
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Diagram - 实现利用Python代码绘制云系统架构。 它的诞生是为没有任何设计工具的新系统架构设计提供原型。 您还可以描述或可视化现有的系统架构。 图表目前支持四个主要提供程序:AWS,Azure,GCP和Kubernetes。
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plotly.py 一个交互式、基于浏览器的python图表库
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Seaborn是一个基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面,用于绘制有吸引力的统计图形
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Kepler.gl 是一个功能强大的开源地理空间可视化探索工具,适用于大规模数据集
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SandDance:数据可视化探索、理解和展示工具
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开源的 Apache Hadoop UI 系统。通过使用 Hue 我们可以在浏览器端的 Web 控制台上与 Hadoop 集群进行交互来分析处理数据。
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pywonderland 使用Python将一些数学算法渲染成漂亮图像或有趣的动画
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Airbnb 开源数据其数据探索和可视化平台Caravel
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Redash: 连接到任何数据源,轻松可视化和分享你的数据
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Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库,支持现代化 Web 浏览器,提供非常完美的展示功能。Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅,简洁新颖的图形化风格,同时提供大型数据集的高性能交互功能。Boken 可以快速的创建交互式的绘图,仪表盘和数据应用。
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PyQtGraph: 一款面向科研/开发工程的快捷数据可视化和GUI工具
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Sweetviz:Python探索性数据分析(EDA)库,一行代码实现数据集可视化、比较与分析
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Enhancing `ggplot2` plots with statistical analysis 📊🎨📣
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hrbrthemes : 'ggplot2'的附加主题和主题组件
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lolviz一个简单的Python数据结构可视化工具,用于列表,列表,词典列表; 主要用于Jupyter笔记本/演示文稿
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创建时间: 2017-08-29 07:57:51
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基于Tushare和Echarts的股票数据视觉化应用。支持绘制个股K线,高开低收,成交量,前/后复权,个股每日分笔
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生成多种风格样式词云的Python软件包+ CLI,包括渐变和图标形状!
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MathBox2:Jupyter里的3D数学绘图组件MathBox2
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