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Awesome GitHub RepositoriesMultidimensional Visualization
Graphical techniques for analyzing high-dimensional data using parallel coordinates, heatmaps, and 3D surfaces.
Distinct from Data Analysis and Visualization: Distinct from general Data Analysis and Visualization by focusing on techniques specifically designed for more than three dimensions.
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- alandefreitas/matplotplusplus
alandefreitas/matplotplusplus
4,894GitHub पर देखेंयह C++ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी एक वैज्ञानिक प्लॉटिंग फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग 2D और 3D चार्ट, नेटवर्क ग्राफ और भौगोलिक मानचित्र बनाने के लिए किया जाता है। यह एक मल्टी-बैकएंड ग्राफिक्स लाइब्रेरी के रूप में कार्य करती है, जो विभिन्न आउटपुट बैकएंड का समर्थन करने के लिए निम्न-स्तरीय रेंडरिंग इंजन से उच्च-स्तरीय प्लॉटिंग लॉजिक को अलग करती है। यह प्रोजेक्ट अपने दोहरे-इंटरफेस API के साथ खुद को अलग करता है, जो तेजी से प्रोटोटाइपिंग के लिए एक वैश्विक कार्यात्मक इंटरफेस और सटीक नियंत्रण के लिए एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड इंटरफेस दोनों प्रदान करता है। इसमें टाइल वाले ग्रिड और सबप्लॉट्स को प्रबंधित करने के लिए एक कंपोनेंट-आधारित लेआउट इंजन है, साथ ही एक लेयर्ड प्लॉट स्टेट है जो कुल्हाड़ियों (axes) को साफ किए बिना कई डेटा सीरीज़ को ओवरले करने की अनुमति देता है। यह लाइब्रेरी गणितीय फ़ंक्शन प्लॉटिंग, वेक्टर फील्ड्स और हीटमैप व समानांतर निर्देशांक के माध्यम से बहुआयामी डेटा विश्लेषण सहित विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। इसमें भौगोलिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए विशेष टूल्स शामिल हैं, जैसे कि जियोबबल और जियोडेंसिटी प्लॉट्स, साथ ही निर्देशित और अनिर्देशित ग्राफ नेटवर्क को रेंडर करने के लिए टूल्स। सामान्य क्षमताओं में एक्सिस प्रबंधन, कलरमैप के साथ सौंदर्यपरक स्टाइलिंग और उच्च-गुणवत्ता वाले ग्राफिक्स का निर्यात शामिल है। यह प्रोजेक्ट विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टमों में इंस्टॉलेशन की सुविधा के लिए बिल्ड ऑटोमेशन और डिपेंडेंसी पुनर्प्राप्ति के लिए CMake का उपयोग करता है।
Visualizes complex datasets using parallel coordinates, heatmaps, and 3D surface plots to identify patterns.
C++charting-librarychartscontour-plots - stumpy-dev/stumpy
stumpy-dev/stumpy
4,105GitHub पर देखेंStumpy एक Python लाइब्रेरी है जो मैट्रिक्स प्रोफाइल एल्गोरिदम के कार्यान्वयन पर केंद्रित स्केलेबल टाइम सीरीज विश्लेषण के लिए है। यह टाइम सीरीज डेटा के भीतर दोहराए जाने वाले पैटर्न और विसंगतियों की पहचान करने के लिए डिस्टेंस प्रोफाइल की गणना करने के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करता है। प्रोजेक्ट Dask का उपयोग करके GPU हार्डवेयर और डिस्ट्रीब्यूटेड क्लस्टर्स में भारी गणनाओं को स्केल करने की अपनी क्षमता द्वारा प्रतिष्ठित है। यह समवर्ती डेटा स्ट्रीम में मोटिफ्स खोजने के लिए मल्टीडायमेंशनल विश्लेषण का समर्थन करता है और वास्तविक समय स्ट्रीमिंग विश्लेषण के लिए वृद्धिशील गणना प्रदान करता है। लाइब्रेरी टाइम सीरीज माइनिंग तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है, जिसमें मोटिफ डिस्कवरी, विसंगति का पता लगाना और अनुक्रम पैटर्न मिलान शामिल है। यह शासन परिवर्तनों का पता लगाने के लिए सिमेंटिक सेगमेंटेशन और समान सबसीक्वेंस पैटर्न की अस्थायी रूप से क्रमबद्ध श्रृंखला निकालने के लिए उपकरण भी प्रदान करती है।
Computes matrix profiles for multidimensional data to identify similar patterns across different variables.
Pythonanomaly-detectiondaskdata-science
