Kangas: 探索大规模多媒体数据集

Kangas: 探索大规模多媒体数据集

kangas 🦘 Explore multimedia datasets at scale 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kangas

1. 项目介绍

Kangas 是一个用于探索、分析和可视化大规模多媒体数据的工具。它提供了一个简单的 Python API 用于记录大规模数据表，以及一个直观的视觉界面来对数据集进行复杂查询。Kangas 的主要特点包括：

• 可扩展性：Kangas DataGrid 能够轻松存储数百万行数据。
• 性能：在几秒钟内对数百万数据点进行分组、排序和过滤。
• 互操作性：Kangas 可以在笔记本中运行或作为独立应用运行，本地和远程均可。
• 集成的计算机视觉支持：无需额外设置即可可视化并过滤边界框、标签和元数据。

2. 项目快速启动

首先，通过 pip 安装 Kangas 库：

pip install kangas

接下来，可以通过多种方式加载或创建一个 DataGrid。以下是一个快速启动示例：

import kangas as kg

# 加载一个现有的 DataGrid
dg = kg.read_datagrid("path_to_your_datagrid.zip")

# 在 Kangas Viewer 中直接从 Python 渲染
dg.show()

你也可以通过命令行启动 Kangas 服务器：

kangas server https://github.com/caleb-kaiser/kangas_examples/raw/master/coco-500.datagrid.zip

3. 应用案例和最佳实践

加载数据

Kangas 支持从多种数据源加载数据，例如 CSV 文件、Pandas DataFrame 和 Parquet 文件。以下是一些加载方法的例子：

• 从 CSV 文件加载：

dg = kg.read_csv("path_to_your_csv_file.csv")

• 从 Pandas DataFrame 加载：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "hidden_layer_size": [8, 16, 64],
    "loss": [0.97, 0.53, 0.12]
})
dg = kg.read_dataframe(df)

• 从 Parquet 文件加载：

dg = kg.read_parquet("path_to_your_parquet_file.parquet")

数据探索

一旦 DataGrid 初始化完成，你可以在 Kangas Viewer 中进行数据分组、排序和过滤。例如，如果你的数据集中包含图像和相应的元数据，Kangas 会自动解析这些信息。

可视化

Kangas 提供了丰富的可视化选项，例如：

# 可视化图像数据
dg.visualize(image_column="image_column_name")

4. 典型生态项目

Kangas 可以与多种开源项目配合使用，以下是一些典型的生态项目：

• Pandas：Kangas 可以直接从 Pandas DataFrame 中读取数据，用于数据探索和可视化。
• TensorBoard：虽然 TensorBoard 专注于训练工作流的分析和监控，但 Kangas 可以用于训练前的数据探索或部署后的预测分析。
• Comet：Kangas 是由 Comet 的研究团队开发并维护的，它是 Comet 生态的一部分，但也可以独立使用。

以上就是关于 Kangas 的简要介绍、快速启动指南、应用案例和与生态项目的配合。希望这些信息能够帮助你更好地了解和使用 Kangas。

kangas 🦘 Explore multimedia datasets at scale 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kangas