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生成期刊级 SHAP、GAM 与空间可视化图
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- 更新于 2026年6月19日
生成期刊级 SHAP、GAM 与空间可视化图
shap-figures 为机器学习、GAM 和 GIS 分析提供统一的 coolwarm 风格与可复用绘图库,覆盖 SHAP beeswarm、特征重要性、GAM 依赖图、预测对比、空间 SHAP 地图、趋势线和多面板组合。它适合论文或报告中的高分辨率图形,并支持直接调用 Python 函数。基础环境需要 numpy、pandas、matplotlib 和 scipy,部分地图与拼图功能还需可选依赖。
资源类型
使用场景
运行平台
核心能力
把低层设计文档变成交互式请求流探索器
为临床表格数据生成自包含的韩语 HTML EDA 仪表盘
GitHub 公开事实最近同步于 2026年7月10日。
把智能体输出整理成可离线浏览、随时换主题的 HTML 看板。
把论文原始数据做成可复现的期刊图表