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GitHub可视化项目,你了解多少?

2016-03-25 20:09 567 查看

GitHub十大可视化项目

原文发表于http://wenda.chinahadoop.cn/question/2746

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Github上提供了许多用于数据科学和应用程序开发,并集成最高品质的视觉开源数据可视化选项。这是一个基于星星数量描述可供使用的顶级项目的列表。

作者Matthew Mayo, KDnuggets.

开源工具在数据科学工作流程中越来越重要.

最近KDnuggets软件民意调查结果显示,73%的数据科学家使用前12个月免费的数据科学工具.而最近的KDnuggets软件民调结果没有特意交代数据可视化工具,这仍有理由相信,类似的数据可以扩展到数据科学这一层面,尤其是考虑到目前可供选择的所有优秀开源项目。

以下是在Github上排名前十的机器学习项目概述.



毫无疑问,数据可视化是数据的科学难题的一个重要部分。虽然商业选择一台主机可对数据科学家准备可视化共享和解释数据的功能,开源工具正赶上他们的闭源同行。

下面的列表是出现在Github的数据可视化项目前10名的项目。注意,这些项目的多数(所有?)基于JavaScript的生态系统。如果您更感兴趣Python中的可视化工具,请参阅相关的博文。

1. D3

★ : 46561,

: 12465

D3是HTML和SVG一个JavaScript数据可视化库。它的目的是使数据生动,并强调Web标准,结合功能强大的可视化技术,以及数据驱动的方法用于文档对象模型(DOM)操作。D3是在Github上最流行的数据可视化项目,并在数据科学界被很好的体现。



2. Chart.js

★ : 18244,

: 5670

chart.js之是一个HTML5库,通过元素带来可视化。提升自己简洁灵活性的 chart.js是互动的,并支持6种不同的图表类型。

3. Leaflet

★ : 12822,

: 2305

Leaflet 是一个JavaScript库创建适合移动设备的互动地图。它的代码是令人难以置信的小,Leaflet 设计目标是简洁,性能和可用性。没有你想现成的功能?Leaflet还可以通过一大堆的插件扩展。

4. ECharts

★ : 10409,

: 3745

ECharts是一个基于浏览器的图表和可视化库。像这个名单上的其他库,它的目标是成为易于使用和灵活,以及直观和高度可定制的。也和其他一样,ECharts是一个JavaScript库,然而,它是基于zrender,原始canvas库设计为二维图表。



5. Chartist-js

★ : 7645,

: 1000

Chartist 是…在这一点变得上有点重复。JavaScript的。轻巧。。这是不是对Chartist的打击;大多数这些库至少在其核心非常相似。Chartist想要脱颖而出,但是,以下列方式:Chartist不依赖于canvas,并把重点放在响应。它还(按照它自己的描述)试图比其他选项更亲近.。

6. Sigma.js

★ : 5757,

: 851

Sigma 是一个JavaScript库,它侧重于图形绘制。Sigma 允许开发人员开发网页上的图形表示,这些网络集成到Web应用程序。所得网络是有吸引力的,并且支持交互。

7. Metrics-graphics

★ : 5582,

: 302

MetricsGraphics.js是,你猜对了,一个JavaScript库,它是建立在D3,另一个JavaScript库之上。 MetricsGraphics针对时间序列数据,在差分方面进行了优化。它的代码库是特别小,迫使它坚持自己的原则。许多标准图形类型都是支持的,包括折线图,散点图,直方图,条形图等。

8. DC.js

★ : 4661,

: 1149

DC.js是建立在D3.js三维制图,与crossfilter本地工作。 DC.js呈现在CSS友好SVG格式。这意味着在浏览器中以及在移动设备上是功能强大的数据分析工具。

9. Epoch

★ : 4426,

: 239

Epoch 是为开发人员和设计人员可视化的通用库。它是通用的,并支持可视的2个不同的方面:用于历史数据报告基本图表和实时图表,用于显示经常更新的时间序列数据。Epoch 是一个JavaScript项目。



10. Vega

★ : 3896,

: 389

Vega 是一个可视化的语法。Vega 在声明格式方面,提供创建和保存交互式可视化的设计。数据可视化描述为JSON格式。互动的视图由HTML5 Canvas或SVG产生。

这些项目主要是基于JavaScript的,因此面向Web开发和基于浏览器的数据可视化。毫无疑问,这通常是数据和数据科学日益重要的一个方面。如果你对Python中的可视化工具有兴趣,请参见后续的相关博文。
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