高维数据可视化利器：HiPlot 开源项目指南-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00316/article/details/140978644

高维数据可视化利器：HiPlot 开源项目指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hiplot

一、项目介绍

什么是HiPlot?

HiPlot是一款轻量级交互式可视化工具，由Facebook Research团队开发并开源。它主要帮助人工智能研究人员在高维数据中发现相关性和模式，特别适合处理平行坐标图和其他图形化方式表示的信息。

亮点特性

高效: 快速理解复杂多维数据。
灵活: 支持CSV文件、Jupyter Notebook以及Streamlit环境下的数据可视化。
可扩展性: 可以在Web服务器上运行，也支持Python数据直视化。

目标用户

对于任何希望直观地探索和理解大规模多维度数据集的研究人员或工程师来说，HiPlot都是一个理想的工具选择。

二、项目快速启动

为了方便演示，我们假设你的环境中已安装了pip或者conda作为包管理器。

环境准备

安装HiPlot

通过以下命令可以将HiPlot安装至你的环境中：

pip install -U hiplot
# 或者如果你使用的是conda，则执行下面的命令：
conda install -c conda-forge hiplot

启动示例

一旦安装完成，你可以通过简单的几行代码来启动HiPlot进行数据展示：

import hiplot as hip

data = [
    {'dropout':0.1, 'lr': 0.001, 'loss': 10, 'optimizer': 'SGD'},
    {'dropout':0.15, 'lr': 0.01, 'loss': 3.5, 'optimizer': 'Adam'},
    {'dropout':0.3, 'lr': 0.1, 'loss': 4.5, 'optimizer': 'Adam'}
]

experiment = hip.Experiment.from_iterable(data)
display(experiment.to_html_widget())

上述代码创建了一个实验实例，其中包含了不同超参数配置的结果，并将其显示在一个HTML小部件中。