16款必备数据可视化工具推荐

16款必备数据可视化工具推荐
1. Pajek ：适合复杂网络建模与可视化的软件，能够计算网络的基本结构特征。
NetworkX ：基于Python的复杂网络分析库，功能强大且开源免费，包含多种网络分析算法和可视化算法。
Gephi ：绘制的网络图美观，适合需要高度可视化展示的场合。
igraph ：高效且开源的网络分析工具，支持多种编程语言，兼具网络可视化功能。
draw_convnet ：Python库，用于绘制卷积神经网络结构，帮助理解CNN的层级结构和参数。
TensorBoard ️：由TensorFlow提供，用于可视化和监控深度学习模型训练过程，包括模型架构、损失和指标变化等。
Caffe ☕️：提供NetDraw和NetSurgery两个工具，NetDraw用于绘制网络架构图，NetSurgery用于修改和调整模型。
Graphviz ️：开源的图形可视化工具包，适用于包括神经网络在内的各种图形结构可视化。
ConX ：基于Python的深度学习框架，提供可视化工具帮助理解模型结构、参数和训练过程。
ENNUI ：提供多种功能，包括可视化神经网络结构、层内神经元分布、特征可视化等。
Neataptic ：JavaScript库，提供多种神经网络类型和可视化工具，帮助理解和调试神经网络。
torchsummary ：用于输出PyTorch网络模型的层结构、层参数和总参数等信息，适合快速获取网络参数量和输出模型大小。
graphviz + torchviz ️：结合使用这两个包和Graphviz软件，可以输出网络结构图，适合关注网络内部细节的用户。
Jupyter Notebook + tensorwatch ：在Jupyter Notebook中使用tensorwatch进行网络结构的可视化，输出直观且细节丰富。
tensorboardX ️：功能丰富但需要版本匹配，输出的网络结构图在浏览器中查看，细节丰富但美观度一般。
netron ：支持Python包、软件和在线版，输出网络结构美观实用，支持在浏览器中查看和导出。

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