orange3

Orangeは、初心者から専門家までを対象としたオープンソースのデータマイニング・可視化ツールボックスです。その中心的な考え方は、ワークフローベースのデータサイエンスツールが、複雑な内部機構を隠し直感的な概念を提示することでデータサイエンスを民主化できるというもので、ユーザーはデータを探索するためにプログラミングや深い数学的知識を必要としません。 このプロジェクトは、接続されたウィジェットのワークフローとして分析を構築するビジュアルキャンバスを提供します。WindowsとmacOSでは、スタンドアロンインストーラーをダウンロードでき、アドオンはOptions -> Add-onsメニューから管理します。Linuxや開発用途では、conda、pip、uvによるインストールがサポートされ、Windowsではwingetも利用可能です。READMEには、conda環境の作成、PyQt6とPyQt6-WebEngineを使用したpipインストール、uvツールでのインストール、`python -m Orange.canvas`または`orange-canvas`でのアプリケーション起動方法が記載されています。 開発は3つのコアリポジトリに分かれています。orange-canvas-coreはキャンバスを実装し、orange-widget-baseはウィジェットGUIライブラリを提供し、orange3はそれらを基盤となるデータマイニングツールボックスと統合します。アドオンは特定のユースケース向けに機能を拡張し、誰でもサンプルアドオンテンプレートを使用して作成できます。記載されているファーストパーティアドオンには、text、bioinformatics、timeseries、single-cell、image analytics、educational、geo、associate、network、explainが含まれます。 READMEではコントリビューター向けのセットアップも説明されています。リポジトリのフォーク、conda環境の作成、フォークのクローン、PyQt要件のインストール、パッケージの編集可能モードでのインストールです。すべてのコンポーネントを開発する場合、orange3の前にorange-widget-baseとorange-canvas-coreをインストールする必要があると記載されています。実行オプションには、スプラッシュスクリーンとウェルカムウィンドウのスキップ、デバッグ出力の増加、ウィジェット設定のクリア、ダークスタイルの選択が含まれます。テストはunittestで実行できます。コミュニティサポートはDiscordで利用でき、ドキュメントはRead the Docsでホストされています。