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3D可视化技术:10款前端三维可视化绘图软件工具推荐

中国软件网2023-04-23软件百科纸箱设计软件
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3D可视化技术:10款前端三维可视化绘图软件工具推荐

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  现在,有大量在线D 交互工具,这些工具具有成本效益,同时可以改善你在大数据项目中的视觉交流。

  FusionCharts 是一个著名的 JavaScript 图表库,为几乎所有类型的设备(桌面、Web、移动应用程序和平台)提供 90 多个图表(包括 3D 数据可视化)和 1000 张地图。

  FusionCharts 与包括 React、Angular、Vue、jQuery、Java、或 PHP 在内的所有技术堆栈快速集成。使用 FusionCharts 创建的图表是交互式的,并且有意想不到的功能,例如图表标签重叠、图例定位等等。

  范围广泛的 3D 数据可视化工具,例如:3D列、具有多个系列的 3D 分组列、3D条、3D 饼图、3D 堆叠条、3D 漏斗和金字塔图以及更多类型的图表;

  在业务需求和图形解决方案方面,Plotly 绝对是最好的 3D 数据可视化软件工具之一。使用 Plotly 工具,可以在 Web 上创建、修改和共享广泛的交互式和图形数据,包括 3D 数据可视化。Plotly可在云端或本地使用。Plotly 协作服务器允许您与团队成员或其他同事共享交互式图表和仪表板。

  GenView 3D 是一个数据可视化程序,具有非常广泛的数据图像,可以作为数据驱动决策或营销智能过程的重要基础。这种 3D 数据可视化解决方案是一种现代业务决策软件,供经理和团队控制、协调并确保与业务目标和期望保持一致。此外,使用 GenView 3D可以随时随地在线查看 KPI(关键绩效指标)的简化和统一视图。

  Sovit3D开发平台是基于JavaScript语言的3D图形引擎,采用云计算技术的PaaS可视化在线编辑平台,为Web可视化提供了丰富的展现形式和视觉效果。平台聚焦工业数字孪生的生产管控、智慧城市的监控运维等可视化应用领域,产品的模块组态化形式可以满足全要素智慧场景的构建。Sovit3D提供了一整套3D设计工具组件、海量3D模型库,并提供多数据源接入能力和轻量化外部系统集成能力。通过简单的拖拉拽操作,即可设计出满足企业各类数据管理场景。在场景基础上,自定义交互事件,通过制定控制驱动3D场景,接入数据源,即可轻松实现所需的3D可视化应用场景,以数字栾生技术全方位提升企业的数据价值。

  “Vaa3D”是指“3D 可视化辅助分析”软件套件。它在世界范围内的许多项目中使用。Vaa3D 是用于生物图像和表面物体的 3D 以及 4D 和 5D 图像可视化和分析软件。它具有许多其他软件中可能找不到的独特功能。它是开源的,具有非常简单和强大的界面。

  Vaa3D 是一个跨平台的解决方案——它可以在 Mac、Linux 和 Windows 上运行。该软件套件功能强大,可用于可视化 3D 图像堆栈和各种表面数据。Vaa3D 还为 3D 图像分析、统计和数据管理提供了强大的模块。

  广泛的数据类型:3D 彩色图像堆栈、5D 彩色图像堆栈时间序列、3D 不规则形状表面、3D 神经元结构、3D 点云、3D 地标;

  3D 图像分析功能,例如定量测量、标记、数据管理、3D 共定位、混合等;

  Vaa3D 在几秒或亚秒内可视化和探索大型 3D、4D 和 5D 图像;

  VTK(The Visualization Toolkit)是一款免费开放的软件工具,用于3D图形、建模、图像处理、科学数据可视化和其他信息可视化。

  ANTz 是一个身临其境的 3D 数据可视化软件工具和用于数据分析和决策制定的实时多维环境。它提供了一种交互式实时 3D 数据查看工具,用于识别复杂系统。

  它可以在 MS Windows、OSX Mac 或 Linux 上免费下载。它可以协同任何行业、学术界、国家实验室和其他政府机构。

  Amira 是一个 3D 和 4D 可视化和数据分析软件工具。它是一个非常强大的平台,用于可视化、操纵和理解生命科学研究数据。

  Amira 具有令人难以置信的速度和灵活性,同时在结构和细胞生物学、组织成像、神经科学、临床前成像和生物工程等研究领域实现了先进的 3D 和 4D+ 生物成像工作流程。

  SynGlyphX 是一款将数据转换为可视化、3D、沉浸式和交互式环境的软件,从而允许用户与其数据进行交互并更快地发现有价值的见解。

  SynGlyphX 软件使用户能够理解复杂的数据并创建和修改交互式可视化,从而加速和增强明智的决策制定。

  Miner3D 是一款 3D 数据可视化软件工具,具有高度交互的分析环境,可支持您的业务决策。

  Miner3D 可帮助您发现可能隐藏在数据中的重要信息。如果您试图发现异常趋势并在数据中找到模式,这将很有帮助。

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