Các công cụ nguồn mở để trực quan hóa dữ liệu đa chiều?

Ngoài gnuplot và ggobi , mọi người đang sử dụng công cụ nguồn mở nào để trực quan hóa dữ liệu đa chiều?

Gnuplot ít nhiều là một gói âm mưu cơ bản.

Ggobi có thể làm một số điều tiện lợi, chẳng hạn như:

• dữ liệu hoạt hình dọc theo một chiều hoặc giữa các bộ sưu tập riêng biệt
• kết hợp tuyến tính animate thay đổi các hệ số
• tính toán các thành phần chính và các biến đổi khác
• trực quan hóa và xoay cụm dữ liệu 3 chiều
• sử dụng màu sắc để thể hiện một chiều khác

Những cách tiếp cận hữu ích nào khác dựa trên nguồn mở và do đó có thể tự do sử dụng lại hoặc tùy chỉnh?

Vui lòng cung cấp một mô tả ngắn gọn về khả năng của gói trong câu trả lời.

Làm thế nào về R với ggplot2 ?

Các công cụ khác mà tôi thực sự thích:

• Chế biến
• Sử dụng trước
• Động vật nguyên sinh

• Mondrian : Phân tích dữ liệu thăm dò tập trung vào dữ liệu lớn và cơ sở dữ liệu.
• iPlots : gói dành cho môi trường thống kê R cung cấp đồ họa thống kê tương tác cao, được viết bằng Java.

Gói lưới trong R.

Lattice là một hệ thống trực quan hóa dữ liệu cấp cao mạnh mẽ và thanh lịch, chú trọng vào dữ liệu đa biến, phù hợp với nhu cầu đồ họa thông thường, và cũng đủ khả năng để xử lý hầu hết các yêu cầu không đạt tiêu chuẩn.

Quick-R có phần giới thiệu nhanh .

ggobi và các liên kết R đến Ggobi thực sự khá tốt cho việc này. Có hình ảnh đơn giản hơn (iPlots rất đẹp, cũng tương tác, như đã đề cập).

Nhưng nó phụ thuộc vào việc bạn đang làm một cái gì đó chuyên biệt hơn. Ví dụ, TreeView cho phép bạn hình dung loại dendrograms cụm mà bạn thoát ra khỏi microarrays.

Matplotlib của Python

Các quan điểm rất hữu ích cho các tập dữ liệu đa biến.

t-SNE có nhiều triển khai nguồn mở . Một trong những dễ sử dụng nhất có lẽ là sklearn.manifold.TSNE. sklearn.manifoldchứa các phương pháp học đa dạng khác để vẽ dữ liệu của bạn thành 2D:

Nhìn cũng thư viện vẽ dữ liệu SCaVis . Nó hoạt động trên mọi nền tảng kể từ Java. Nó hỗ trợ nhiều thùng chứa dữ liệu và kiểu cốt truyện (2D, 3D, v.v.)