数据可视化资源
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相关开源项目
projectstorm/react-diagrams
基于 React 和 TypeScript 的流程图库，灵感来自 Blender 等工具。支持 HTML 节点，高度可扩展，专为运行时重连程序设计，提供快速编辑体验。
c3js/c3
基于 D3.js 的可复用图表库，便于在 Web 应用中深度集成图表。提供丰富的 API 和示例。
goadmingroup/go-admin
Go 语言数据可视化与管理面板构建工具，十分钟内快速搭建。支持多种主题、插件与 RBAC 权限系统，兼容主流 Go Web 框架。
rawgraphs/rawgraphs-app
基于 D3.js 的开源 Web 工具，提供自定义矢量可视化。作为电子表格与矢量图形编辑器之间的桥梁，支持表格和粘贴文本数据。数据仅在浏览器端处理，确保隐私安全。高度可定制与扩展，支持用户自定义布局。
poloclub/cnn-explainer
交互式可视化系统，帮助非专家学习卷积神经网络（CNN）。提供实时演示和本地运行指南，支持自定义模型。
uber/react-vis
基于 React 的可组合数据可视化组件库，支持折线图、热力图、散点图等多种图表类型。提供灵活的构建块和默认配置，易于集成与定制。
vaexio/vaex
高性能 Python 库，用于处理超大规模表格数据。支持内存映射和零拷贝策略，实现每秒十亿行数据的统计计算与可视化。提供懒加载、分组聚合、高效连接等核心功能。
visgl/react-map-gl
React Map Gl 是一个 React 友好的 MapboxGL JS API 封装库，提供 TypeScript 支持。它支持 Mapbox 和 MapLibre，通过简洁的组件 API 让开发者轻松集成交互式地图。
northwoodssoftware/gojs
JavaScript 图表库，用于交互式流程图、组织结构图、设计工具、规划工具和可视化语言。支持 HTML Canvas 或 SVG 渲染，可运行于浏览器或 Node.js 环境。
utkuozbulak/pytorch-cnn-visualizations
基于 PyTorch 的卷积神经网络可视化工具库，实现多种可视化技术，如梯度反向传播、类激活映射、深度梦境等。代码使用 PIL 替代 OpenCV，兼容旧版 PyTorch 0.4.1，提供详细注释和示例。
hediet/vscode-debug-visualizer
VS Code 调试可视化扩展，支持多种数据结构实时可视化。基于 TypeScript 开发，提供直观的调试体验。
lmcinnes/umap
基于流形学习的降维与可视化工具，支持 t-SNE 替代方案。核心假设数据均匀分布于黎曼流形，通过模糊拓扑结构实现高效投影。提供 densMAP 扩展以保留局部密度信息。依赖 scikit-learn、numba 等库，支持 Python 3.6+。
apis-guru/graphql-voyager
将任意 GraphQL API 转换为交互式图谱，可视化探索数据模型。支持跳过 Relay 包装类，可自定义根类型，提供快速导航和详细类型信息面板。
lanpa/tensorboardx
为 PyTorch 等框架提供 TensorBoard 可视化支持。支持标量、图像、直方图、音频、文本、图、嵌入等多种数据类型。通过简单函数调用记录事件，兼容多种后端。
antvis/f2
专注于移动端的优雅、交互式、灵活的图表库，支持 H5、小程序、Node.js 等多端环境。基于图形语法理论，提供 50+ 图表类型，轻量级（gzip 压缩后 44k），支持自定义形状、动画与交互。
jessevig/bertviz
交互式可视化工具，用于展示 Transformer 模型中的注意力机制。支持 Hugging Face 模型，可在 Jupyter 或 Colab 中运行，提供头部、模型和神经元三种视图。
penrose/penrose
通过纯文本符号创建精美图表的平台，支持集合论等领域的可视化，无需安装即可在浏览器中使用。
jeecgboot/jimureport
免费开源的在线报表与数据可视化工具，类似Excel的AI设计，支持复杂报表、打印、大屏和仪表盘，低代码降低开发难度。
bytedance/flowgram.ai
可扩展的可视化工作流开发框架，内置画布、表单、变量与素材，助力开发者更快更简单地构建 AI 工作流平台。
go-echarts/go-echarts
基于 Apache ECharts 的 Go 语言图表库，提供简洁 API 与 25+ 种可视化方式，支持 400+ 地图，适用于数据可视化场景。
gaogaotiantian/viztracer
低开销 Python 代码执行追踪与可视化工具，支持多线程、多进程、异步及 PyTorch，提供强大的前端界面，可平滑渲染 GB 级追踪数据。
ecomfe/echarts-for-weixin
基于 Apache ECharts 的微信小程序图表库，提供 ec-canvas 组件，支持通过熟悉的 ECharts 配置快速开发图表，满足可视化需求。
dc-js/dc.js
基于 D3.js 和 crossfilter 的多维图表库，支持动态过滤与动画过渡，提供交互式数据可视化。
pair-code/facets
提供机器学习数据集可视化工具，包含 Facets Overview 和 Facets Dive。支持在 Jupyter Notebook 和网页中嵌入，用于数据探索和分析。
python-visualization/folium
基于 Python 数据处理能力与 Leaflet.js 地图库，将数据可视化为交互式地图。支持 pip 或 conda 安装。
microsoft/sanddance
可视化探索、理解并呈现数据。采用单元可视化技术，实现数据行与屏幕标记的一对一映射。支持平滑动画过渡，帮助用户在交互中保持上下文。模块化设计，可嵌入自定义应用。
jwilber/roughviz
基于 D3v5、roughjs 和 handy 的可重用 JavaScript 库，用于在浏览器中创建草图/手绘风格的图表。支持条形图、折线图、饼图等多种类型，可自定义粗糙度、填充样式等视觉效果。
cxli233/friendsdontletfriends
一个关于数据可视化最佳实践的 R 语言项目，通过示例和脚本展示常见错误图表类型及其原因，帮助用户避免制作不良图形。
sbstjn/timesheet.js
轻量级 JavaScript 库，用于创建基于 HTML5 和 CSS3 的时间线图表。支持自定义时间段与描述，通过简单初始化即可集成到网页中。
reactchartjs/react-chartjs-2
提供 React 组件用于 Chart.js，支持 v4 和 v3 版本，使用 TypeScript 编写。