awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectServer MCPDespreCum realizăm clasamentulPresă
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 repository-uri

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.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching part of an awesome list · Multidimensional Visualization. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Multidimensional Visualization GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • alandefreitas/matplotplusplusAvatar alandefreitas

    alandefreitas/matplotplusplus

    4,894Vezi pe GitHub↗

    This C++ data visualization library is a scientific plotting framework used to create 2D and 3D charts, network graphs, and geographic maps. It operates as a multi-backend graphics library, decoupling high-level plotting logic from low-level rendering engines to support various output backends. The project distinguishes itself with a dual-interface API, providing both a global functional interface for rapid prototyping and an object-oriented interface for precise control. It features a component-based layout engine for managing tiled grids and subplots, alongside a layered plot state that all

    Visualizes complex datasets using parallel coordinates, heatmaps, and 3D surface plots to identify patterns.

    C++charting-librarychartscontour-plots
    Vezi pe GitHub↗4,894
  • stumpy-dev/stumpyAvatar stumpy-dev

    stumpy-dev/stumpy

    4,105Vezi pe GitHub↗

    Stumpy este o bibliotecă Python pentru analiza scalabilă a seriilor temporale, centrată pe implementarea algoritmilor de profil matriceal. Acesta oferă un framework pentru calcularea profilurilor de distanță pentru a identifica tipare repetitive și anomalii în datele seriilor temporale. Proiectul se distinge prin capacitatea sa de a scala calculele grele pe hardware GPU și clustere distribuite folosind Dask. Suportă analiza multidimensională pentru descoperirea motivelor în fluxuri de date concurente și oferă calcul incremental pentru analiza fluxurilor în timp real. Biblioteca acoperă o gamă largă de tehnici de minare a seriilor temporale, inclusiv descoperirea motivelor, detectarea anomaliilor și potrivirea tiparelor de secvență. Oferă, de asemenea, instrumente pentru segmentarea semantică pentru a detecta schimbările de regim și extragerea lanțurilor ordonate temporal de tipare de sub-secvențe similare.

    Computes matrix profiles for multidimensional data to identify similar patterns across different variables.

    Pythonanomaly-detectiondaskdata-science
    Vezi pe GitHub↗4,105
  1. Home
  2. Part of an Awesome List
  3. Databases & Data
  4. Data Analysis and Visualization
  5. Multidimensional Visualization

Explorează sub-etichetele

  • Multidimensional Matrix ProfilesComputing distance profiles for data with multiple dimensions to find shared patterns. **Distinct from Multidimensional Visualization:** Focuses on the computational matrix profile for multidimensional data, not graphical visualization.