Plotly.swift 的交互图表挺适合 Swift 场景下的数据可视化。没啥依赖,用起来比较轻巧,调试时候能直接上图看效果,省了不少事。图表可以在 Jupyter Notebook 里看,也能输出成 HTML,灵活性还不错。 Plotly.swift 的图表类型也够多,像 Scatter、Bar
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本页面提供了一个可交互的三维立方体模型,您可以从各个角度对其进行旋转和放大。该模型可用于各种用途,例如教育、展示或艺术表现。
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Bokeh (Bokeh.js) 是一个Python的交互式可视化库,专为现代化Web浏览器设计,能够提供卓越的展示效果。Bokeh的目标是以D3.js样式提供优雅、简洁、新颖的图形风格,并支持对大型数据集进行高性能交互操作。通过Bokeh,用户可以快速创建交互式绘图、仪表盘和数据应用,使数据可视化
Python 18 次浏览
本教程提供了交互式时序数据可视化的关键代码,展示如何实现基于滑块的折线图。该代码包含以下关键特性:可自定义滑动条、缩放和平移功能,以及交互式数据点高亮显示。本代码帮助开发人员轻松创建直观且信息丰富的时序数据可视化。
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编译器的可视化神器 Compiler Explorer,能在浏览器里直接写代码、看汇编。左边写 C、C++、Rust,右边就能马上看到汇编输出,实时响应。多编译器对比也挺方便,连 SPMD 扩展的 ISPC 也支持,玩性能优化挺合适。
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基于 MATLAB GUI 的数字滤波器设计挺适合想边调参数边看效果的你。用起来还蛮顺手的,界面交互友好,滤波器类型一选,参数一调,频谱图就立马更新,响应也快。 交互式的参数控制挺直观,比如你想做个低通滤波器,只要滑动条一拉,带宽一改,图形马上变;不用写一堆代码试参数,效率高多了。就像调音台一样,想
Netty 0 次浏览
可视化系统的双视图方案 resilience_vis_DualViews,挺适合想快速上手数据图谱交互的你。支持本地模式和规模模式切换,用起来灵活。比如用 cluster_node 控制显示粒度,适合调试也适合上线演示。 启动流程也挺顺:npm install装依赖,npm run dev就能跑。要
Webpack 0 次浏览
利用鼠标点击选中具备重力属性的物体。 拖动鼠标,使物体跟随鼠标位置实时移动。
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