Multivariate Daten per Python-Dashboards analysieren

LightningChart Python ist eine leistungsstarke Visualisierungsbibliothek für Echtzeitanalysen und das Rendering großer Datenmengen. Mithilfe von GPU-Beschleunigung und WebGL verarbeitet sie effizient Millionen von Datenpunkten in 2D und 3D mit flüssigen, interaktiven Visuals. Zu den Beispielen für Diagrammtypen gehören Liniendiagramme, Scatter Plots, Heatmaps, Flächendiagramme, Box Plots, 3D-Oberflächengraphen und Mesh-Diagramme. Außerdem unterstützt sie UI-Elemente wie CustomTicks, Intervall-Bänder und Constant Lines. Sie lässt sich nahtlos in das Python-Daten-Ökosystem integrieren – einschließlich numpy, pandas und GUI-Frameworks wie PyQt und PySide – und ist damit ein leistungsstarkes Werkzeug für interaktive Dashboards, finanzielle Analysen, wissenschaftliche Simulationen und Engineering-Anwendungen.

Das Update von LightningChart Python v1.2 verbessert die Fähigkeiten zur Analyse mehrdimensionaler Daten, indem Parallel Coordinate-Diagramme direkt in Dashboards eingebettet werden können. Dadurch können Entwickler komplexe Datenvergleiche in interaktiven Umgebungen für visuelle Auswertungen integrieren. Diese Integration vereinfacht den Vergleich komplexer Datensätze über mehrere Dimensionen hinweg in einer einheitlichen Benutzeroberfläche – so können Sie Beziehungen, Korrelationen, Cluster und Ausreißer über viele Dimensionen auf einmal erkennen.

Eine vollständige Liste der Neuerungen in v1.2 finden Sie in unseren Release Notes.

LightningChart Python bietet zwei Lizenzoptionen: die abonnementbasierte Data Scientist License für die interne, nicht öffentliche Nutzung sowie die zeitlich unbefristete, pro Sitzplatz (per-seat) Software Developer License für die kommerzielle Nutzung mit professionellem Support und Deployment-Keys. Beide Lizenzen ermöglichen pro Benutzer eine aktive Sitzung, wobei Entwicklerlizenzen individuell zugewiesen werden. Weitere Details finden Sie auf unserer LightningChart Python-Lizenzierungsseite.

Weitere Informationen finden Sie auf unserer LightningChart Python-Produktseite.