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端午節の休暇中に、GitHub 上で多くの実用的なオープンソース プロジェクトが誕生しました。今日は、過去の期間に発見したいくつかの質の高いオープンソース プロジェクトを振り返りたいと思います。
あまり言うことはないので、本題に直接行きましょう。
すぐに使える GIS
「地理情報システム（GIS）」とは、地理情報を収集、保存、処理、分析、管理、表示するために使用されるコンピュータ システムです。
簡単に言うと、Google マップや百度マップに似ており、さまざまなソースからの地理データを統合し、さまざまな統計や分析のために地図上に表示できます。
GISを上手に活用することで、都市計画担当者に地域情報を提供してより正確な都市計画を策定できるようになったり、企業が顧客分布を把握してより適切なビジネスを展開できるようにしたりするなど、多くの有益な情報が得られます。
今日は、GitHub 上の機能豊富で使いやすい、無料のオープンソースのクロスプラットフォーム地理情報システム、QGIS をお勧めしたいと思います。
GitHub：https://github.com/qgis/QGIS
このシステムは、macOS、Windows、Linux、その他のプラットフォームでの実行をサポートしており、主に次の機能があります。
柔軟かつ強力な空間データ管理。
シンプルで美しい描画スタイル。
高度で堅牢な地理空間分析機能。
強力なカスタマイズと拡張性。
QGISサーバーが付属しています。
必要に応じて、ゴッホの絵画スタイルを組み合わせて、美しい地理的な絵画を生成することもできます。
このプロジェクトを通じて、都市計画、資源管理、環境保護、交通管理などの分野のデータ分析を完了し、さまざまな AI テクノロジーを組み合わせて一連のインテリジェントな都市管理ソリューションを作成できます。
エレガントで簡潔な UI オープンソース ライブラリ
ご存知のとおり、Vue.js は GitHub 上のよく知られたフロントエンド開発フレームワークの 1 つとなっており、多くの開発者が多くの UI コンポーネントを Vue.js 用にカスタマイズしています。
今日は、Vue.js 3.0 に基づく UI ライブラリをお勧めします: Vuestic UIは、60 を超えるカスタマイズ可能な UI コンポーネントを提供します。これらは使いやすく、カスタマイズの柔軟性が高く、ユーザーはコンポーネントをカスタマイズできます。個人的な調整とカスタマイズが簡単です。
さらに、Vuestic UI は国際化、ダークモード、シームレスな統合などの機能もサポートしており、開発者に強力な機能サポートを提供します。
GitHub：https://github.com/epicmaxco/vuestic-ui
このプロジェクトは、55 を超えるプロジェクトを正常に完了し、3 つの高評価製品のオープンソース化に成功した Vue.js 開発会社である Epicmax チームによるものです。
Vuestic UI を使用すると、開発者は、アプリケーションに美しく強力なユーザー インターフェイスを提供する UI コンポーネント、テンプレート、ページを簡単に作成できます。
高品質の UI の構築に役立つソリューションを探している場合、Vuestic UI は間違いなく良い選択です。
データ視覚化アーティファクト
データ分析に取り組んでいる学生にとって、便利なツールを使用すると、さまざまな複雑なタスクを少ない労力で完了できます。
今日は、GitHub で人気のあった Python ライブラリPyGWalkerをお勧めします。
このプロジェクトでは、たった 1 行のコードでデータセットを対話型の視覚分析ツールに変換できます。このツールは、Jupyter Notebook のデータ分析と視覚化のワークフローを簡素化するために使用されます。
GitHub:https://github.com/Canaries/pygwalker
このライブラリには豊富な機能があり、ユーザーが Pandas の DataFrame を Tableau のような操作インターフェイスに迅速に変換するのに役立ち、ユーザーがより直観的にデータを探索および分析できるようになります。
それだけでなく、PyGWalker は、Jupyter Notebook、Google Colab、Kaggle Code などの複数のオペレーティング環境もサポートしているため、開発者はこのライブラリを使用して、さまざまな環境でデータ分析と視覚化を完了できます。
PyGWalker を使用すると、自動データ クリーニングやインタラクティブなデータ視覚化などのさまざまな操作を簡単に実装でき、データ探索と分析のプロセスの効率を向上させることができます。
ライブラリのインストールと使用も非常に簡単で、追加の依存関係をインストールすることなく、ユーザーはたった 1 行のコマンドで Python または Jupyter Notebook に基づくデータ分析と視覚的探索を迅速に完了できます。
上記は、この号でお勧めする GitHub プロジェクトのいくつかです。お役に立てば幸いです。
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