orange3

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直观易用的数据挖掘与可视化工具箱 无需编程知识

Orange作为一款开源的数据挖掘与可视化工具箱,致力于数据科学的民主化。它面向新手和专家,通过基于工作流的方式隐藏复杂机制,使用户无需编程或深入的数学知识即可探索数据。该工具支持可视化工作流创建、多种数据分析方法,并提供丰富的插件扩展功能。Orange适用于各类数据科学任务,从数据预处理、特征选择到模型评估,涵盖简单的数据可视化到复杂的机器学习模型构建。作为跨平台工具,Orange支持Windows、Mac和Linux系统,为用户提供灵活且强大的数据分析体验。

Orange Data Mining数据挖掘可视化工具箱工作流程数据分析Github开源项目
<p align="center"> <a href="https://orange.biolab.si/download"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/e872e2da-1c7f-41ce-8568-72538ddde0df.png" alt="Orange数据挖掘" height="200"> </a> </p> <p align="center"> <a href="https://orange.biolab.si/download" alt="最新版本"> <img src="https://img.shields.io/github/v/release/biolab/orange3?label=下载" /> </a> <a href="https://orange3.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest" alt="文档"> <img src="https://readthedocs.org/projects/orange3/badge/?version=latest"> </a> <a href="https://discord.gg/FWrfeXV" alt="Discord"> <img src="https://img.shields.io/discord/633376992607076354?logo=discord&color=7389D8&logoColor=white&label=Discord"> </a> </p>

Orange数据挖掘

Orange是一个面向新手和专家的数据挖掘和可视化工具箱。使用Orange探索数据不需要编程或深入的数学知识。我们相信,基于工作流的数据科学工具通过隐藏复杂的底层机制并展示直观的概念,使数据科学变得平易近人。任何拥有数据或有动力深入了解数据的人都应该有探索数据的手段。

<p align="center"> <a href="https://orange.biolab.si/download"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/51e36cc4-b24e-4388-9c9c-4b56b582ff81.png" alt="工作流示例"> </a> </p>

安装

简易安装

为了简易安装,从我们的网站下载最新发布的Orange版本。要安装插件,请在菜单栏中转到"选项 -> 插件..."。

使用Conda安装

首先,为你的操作系统安装Miniconda

然后,创建一个新的conda环境,并安装orange3:

# 将conda-forge添加到你的频道以访问最新版本 conda config --add channels conda-forge # 可能需要强制执行严格的conda-forge优先级 conda config --set channel_priority strict # 为Orange创建并激活一个环境 conda create python=3.10 --yes --name orange3 conda activate orange3 # 安装Orange conda install orange3

要安装插件,请使用:

conda install orange3-<插件名称>

有关详细信息,请参阅特定插件存储库。

使用pip安装

我们推荐使用我们的独立安装程序或conda,但Orange也可以通过pip安装。你需要一个C/C++编译器(在Windows上我们建议使用Microsoft Visual Studio Build Tools)。 Orange需要PyQt才能运行。安装以下之一:

  • PyQt5和PyQtWebEngine:pip install -r requirements-pyqt.txt
  • PyQt6和PyQt6-WebEngine:pip install PyQt6 PyQt6-WebEngine

使用winget安装(仅限Windows)

要使用winget安装Orange,运行:

winget install --id UniversityofLjubljana.Orange

运行

确保你已激活正确的虚拟环境。如果按照上述conda说明操作:

conda activate orange3

运行orange-canvaspython3 -m Orange.canvas。添加--help可查看程序选项列表。

首次启动可能需要一段时间。

开发

GitHub Actions codecov 贡献者数量 最新GitHub提交

想要编写小部件?使用Orange3示例插件模板。

想要参与其中?加入我们的Discord,在#general中介绍你自己!

查看我们的贡献指南样式指南

查看我们的小部件开发文档,了解编写Orange小部件的全面指南。

Orange生态系统

Orange核心的开发主要分为三个存储库:

biolab/orange-canvas-core实现画布,
biolab/orange-widget-base是一个方便的小部件GUI库,
biolab/orange3将所有内容整合在一起并实现基础数据挖掘工具箱。

此外,插件为更具体的用例实现了额外的小部件。任何人都可以编写插件。我们的一些一方插件:

设置Orange核心开发环境

首先,通过点击页面右上角的fork按钮来复刻仓库。

设置你的GitHub用户名,

export MY_GITHUB_USERNAME=replaceme

创建一个conda环境,克隆你的复刻,并安装它:

conda create python=3.10 --yes --name orange3 conda activate orange3 git clone ssh://git@github.com/$MY_GITHUB_USERNAME/orange3 # 安装PyQT和PyQtWebEngine。你也可以使用PyQt6 pip install -r requirements-pyqt.txt pip install -e orange3

现在你已经准备好使用git了。如果你不熟悉,请查看GitHub关于拉取请求复刻的指南。如果你遇到问题,请在Discord上联系我们。

运行

激活conda环境后,使用python -m Orange.canvas运行Orange。

python -m Orange.canvas -l 2 --no-splash --no-welcome将跳过启动画面和欢迎窗口,并输出更多调试信息。使用-l 4可获得更多信息。

添加--clear-widget-settings以在启动前清除小部件设置。

要探索Orange的暗黑面,试试--style=fusion:breeze-dark

参数--help列出所有可用选项。

要运行测试,使用unittest Orange.tests Orange.widgets.tests

设置所有组件的开发环境

如果你希望为Orange的基础组件(小部件基础和画布)做出贡献,你还必须从GitHub克隆这两个仓库,而不是将它们作为Orange3的依赖项安装。

首先,复刻你想要贡献的所有仓库。

设置你的GitHub用户名,

export MY_GITHUB_USERNAME=replaceme

创建一个conda环境,克隆你的复刻,并安装它们:

conda create python=3.10 --yes --name orange3 conda activate orange3 # 安装PyQT和PyQtWebEngine。你也可以使用PyQt6 pip install -r requirements-pyqt.txt git clone ssh://git@github.com/$MY_GITHUB_USERNAME/orange-widget-base pip install -e orange-widget-base git clone ssh://git@github.com/$MY_GITHUB_USERNAME/orange-canvas-core pip install -e orange-canvas-core git clone ssh://git@github.com/$MY_GITHUB_USERNAME/orange3 pip install -e orange3 # 对任何附加仓库重复此操作

在安装orange3之前安装orange-base-widgetorange-canvas-core至关重要,以确保orange3将使用你的本地版本。

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