nim-plotly 的安装和配置教程
2025-05-29 21:06:28作者:田桥桑Industrious
nim-plotly 是一个为 nim 语言编写的绘图库,它支持多种图表类型,包括折线图、散点图、柱状图、直方图、热力图和烛台图等。该库内部将 nim 数据结构序列化成 JSON 格式,以符合 Plotly 的数据格式要求。
项目的基础介绍和主要的编程语言
nim-plotly 是一个开源项目,旨在为 nim 语言提供一个简单易用的绘图解决方案。nim 语言是一种静态类型的系统编程语言,它结合了 Python 的语法简洁性和 C 的性能。
项目使用的关键技术和框架
该项目的关键技术是 nim 语言本身,以及它所依赖的 Plotly.js 库。Plotly 是一个开源的图形和图表库,可以在浏览器中创建互动式图表。
项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 nim-plotly 之前,您需要确保已经安装了以下环境和工具:
- Nim 编译器:可以从 nim 官方网站下载并安装 nim 编译器。
- Git:用于从 GitHub 克隆 nim-plotly 项目。
安装步骤
-
克隆 nim-plotly 项目:
打开命令行工具,运行以下命令来克隆项目:
git clone https://github.com/SciNim/nim-plotly.git -
安装 nim-plotly:
进入克隆后的项目目录,使用 nim 的编译命令来编译 nim-plotly:
cd nim-plotly nim c -r src/plotly.nim-r参数表示编译后立即运行。 -
测试安装:
为了验证 nim-plotly 是否安装成功,您可以尝试运行项目提供的示例代码。例如,运行散点图的示例:
import plotly var colors = @[Color(r: 0.9, g: 0.4, b: 0.0, a: 1.0), Color(r: 0.9, g: 0.4, b: 0.2, a: 1.0), Color(r: 0.2, g: 0.9, b: 0.2, a: 1.0), Color(r: 0.1, g: 0.7, b: 0.1, a: 1.0), Color(r: 0.0, g: 0.5, b: 0.1, a: 1.0)] var d = Trace[int](mode: PlotMode.LinesMarkers, `type`: PlotType.Scatter) d.marker = Marker[int](size: @[16], color: colors) d.xs = @[1, 2, 3, 4, 5] d.ys = @[1, 2, 1, 9, 5] d.text = @["hello", "data-point", "third", "highest", "<b>bold</b>"] var layout = Layout(title: "testing", width: 1200, height: 400, xaxis: Axis(title: "my x-axis"), yaxis: Axis(title: "y-axis too"), autosize: false) var p = Plot[int](layout: layout, traces: @[d]) p.show()如果没有出现错误,并且能够弹出包含图表的浏览器窗口,那么 nim-plotly 就安装成功了。
以上步骤就是 nim-plotly 的安装和配置过程。如果您在使用过程中遇到任何问题,可以查阅项目的官方文档或向项目维护者寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134