orange3

Orange — это открытый инструмент для интеллектуального анализа и визуализации данных, предназначенный как для новичков, так и для экспертов. Его основная идея заключается в том, что инструменты data science на основе рабочих процессов могут демократизировать науку о данных, скрывая сложные внутренние механизмы и предоставляя интуитивно понятные концепции, поэтому пользователям не требуется программирование или глубокие математические знания для исследования данных. Проект предоставляет визуальный холст, на котором анализ строится как рабочий процесс из связанных виджетов. В Windows и macOS пользователи могут загрузить автономный установщик; дополнения управляются из меню Options -> Add-ons. В Linux или для разработки поддерживается установка через conda, pip или uv, а в Windows доступен winget. В README описаны создание окружения conda, установка через pip с PyQt6 и PyQt6-WebEngine, установка инструмента uv и запуск приложения с помощью `python -m Orange.canvas` или `orange-canvas`. Разработка разделена между тремя основными репозиториями: orange-canvas-core реализует холст, orange-widget-base предоставляет библиотеку GUI для виджетов, а orange3 объединяет их вместе с базовым набором инструментов для интеллектуального анализа данных. Дополнения расширяют функциональность для конкретных сценариев использования, и любой может написать своё дополнение, используя шаблон example add-on. В список собственных дополнений входят text, bioinformatics, timeseries, single-cell, image analytics, educational, geo, associate, network и explain. README также описывает настройку для участников проекта: форкинг репозиториев, создание окружения conda, клонирование форков, установку требований PyQt и установку пакетов в редактируемом режиме. Отмечается, что при разработке всех компонентов orange-widget-base и orange-canvas-core следует устанавливать до orange3. Параметры запуска включают пропуск заставки и окна приветствия, увеличение объёма отладочного вывода, очистку настроек виджетов и выбор тёмного стиля. Тесты можно запускать с помощью unittest. Поддержка сообщества доступна через Discord, а документация размещена на Read the Docs.