Lyra:让数据可视化触手可及
2025-01-17 10:21:51作者:宣聪麟
在当今数据驱动的世界中,数据可视化是传达信息、发现洞察的关键工具。Lyra,这个由CSDN公司开发的交互式图形化可视化设计环境,让设计者能够不写代码就创造出个性化的数据可视化。下面,我将为您详细介绍Lyra的安装与使用方法。
安装Lyra
安装前准备
在开始安装Lyra之前,请确保您的计算机系统满足以下要求:
- 操作系统:建议使用最新版本的Windows、macOS或Linux。
- 硬件:至少4GB内存,以支持开发环境。
- 必备软件:安装Node.js和Yarn,它们是Lyra运行的基础。
安装步骤
-
下载开源项目资源:首先,从以下地址克隆Lyra的仓库:
https://github.com/vega/lyra.git -
安装过程详解:克隆完成后,打开命令行工具,切换到Lyra的目录下,执行以下命令来安装依赖项:
git checkout lyra2019 yarn install -
启动本地服务器:安装完依赖项后,使用以下命令启动本地Web服务器:
yarn startLyra将自动在浏览器中打开,并运行在
http://localhost:8080。
常见问题及解决
- 如果在安装过程中遇到问题,请检查Node.js和Yarn是否正确安装,以及网络连接是否正常。
- 如果遇到依赖项安装失败的情况,尝试删除
node_modules文件夹后重新执行yarn install。
使用Lyra
Lyra提供了一个直观的界面,允许用户通过拖放操作来绑定数据字段、定位图形元素,并调整它们的大小和旋转角度。以下是基本的使用方法:
-
加载开源项目:在本地服务器上,您可以直接开始使用Lyra。
-
简单示例演示:Lyra提供了多种示例,可以帮助您快速上手。您可以尝试加载这些示例,然后根据自己的需求进行修改。
-
参数设置说明:在Lyra中,您可以通过属性面板调整各种参数,如数据字段绑定、图形元素样式等。
结论
Lyra不仅是一款功能强大的数据可视化工具,更是一个开源项目,意味着您可以自由地使用、修改和分享它。如果您想深入学习Lyra,可以访问其官方文档,那里有更多详细的使用教程和高级功能介绍。
通过实际操作和探索,您可以更好地掌握Lyra的强大功能,并将数据可视化变为一种艺术。现在就尝试一下,让您的数据说话吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
278
暂无简介
Dart
639
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100