Matplotlib や Seaborn が固まるデータ量でも、LightningChart ならヌルヌル動く。
GPU アクセラレーションをフル活用した、次世代の Python データ可視化ソリューション。
GPU レンダリングにより、Matplotlib や Plotly と比較して数百倍の描画速度を実現。
NumPy、Pandas とシームレスに連携。データフレームをそのまま渡すだけで高速描画。
PyQt / PySide (Qt for Python) アプリケーションへの埋め込みを完全サポート。本格的なデスクトップアプリ開発に。
Jupyter Notebook / Jupyter Lab 上でのインタラクティブな描画に対応。
センサーデータや金融ティッカーなど、流れ続けるデータを遅延なくモニタリング。
2D/3D、ヒートマップ、表面グラフ、極座標、金融チャートなど多彩なグラフタイプ。
適用分野
物理学シミュレーション、脳波解析 (EEG)、振動解析、粒子追跡、天文データ解析
課題
Matplotlib では数百万点のプロットに数十秒かかり、パラメータ調整のたびに待ち時間が発生。リアルタイム解析が事実上不可能。
解決策
GPU レンダリングにより、億単位のデータを瞬時に描画。128チャンネルの脳波データを同時にリアルタイム表示可能。
適用分野
アルゴリズム取引のバックテスト、リアルタイム板情報、ティックデータ分析、ローソク足チャート
課題
1秒間に数千件のティックデータが流れる環境で、Plotly や Bokeh では描画が追いつかず、データを間引く必要がある。
解決策
リアルタイム ストリーミング モードで、データを間引かずに全て表示。数年分の HFT データも滑らかにズーム・パン可能。
適用分野
工場センサーログ解析、予知保全モニタリング、エネルギー管理、品質管理ダッシュボード
課題
数百のセンサーからの時系列データを同時監視すると、従来のライブラリでは UI がフリーズし、異常検知が遅れる。
解決策
低 CPU 使用率で複数チャートを同時動作。200台のセンサーデータを1つのダッシュボードで遅延なく監視可能。
複雑な 3D 散布図や Surface Grid を美しく描画。
数百万セルのヒートマップも瞬時に更新。
音声解析や信号処理に最適なスペクトログラム表示。
| 機能 / 特徴 | LightningChart Python | LightningChart .NET |
|---|---|---|
| 主要ターゲット | データサイエンティスト、研究者 データ分析、探索的解析、プロトタイピング |
アプリケーション開発者 産業用、医療用、計測用デスクトップアプリ |
| 開発環境 | Python, Jupyter Notebook PyQt / PySide (GUI アプリ) |
Visual Studio (C#, VB.NET) WPF, Windows Forms, UWP |
| パフォーマンス | 数億点のデータ描画 Web ベース / GPU アクセラレーション |
数十億点のデータ描画 DirectX 9/11 ハードウェアアクセラレーション |
| カスタマイズ性 | 高レベル API 重視 少ないコードで素早く可視化 |
低レベル API までアクセス可能 細部まで徹底的な制御が可能 |
| 3D / ボリューム | 標準対応 (3D 散布図, Surface 等) | 高度な対応 (ボリュームレンダリング等を含む) |
より詳細なライセンス体系や価格については、価格・ライセンスページをご確認ください。
| 機能 / ライセンス | データサイエンティスト Data Scientist (Free) |
データサイエンティスト Data Scientist (Premium) |
ソフトウェア開発者 Software Developer 商用アプリ開発に最適 |
|---|---|---|---|
| Python スクリプト / Notebook での利用 | |||
| 2D チャート | |||
| 3D チャート | — | ||
| リアルタイム可視化 | — | ||
| ウォーターマークなし | — | — | |
| 再配布可能なソフトウェアへの組み込み | — | — | |
| テクニカル サポート | Community | Community | Professional |
商用ライセンスで得られる、目に見える価値。
Matplotlib で1時間かかっていたデータ探索が、数分で完了。
StackOverflow を彷徨う必要なし。公式サポートが即座に対応。
開発者1人の数日分の工数削減で、ライセンス費用を回収。
大規模プロジェクトで求められる信頼性と継続性。
pip install するだけで、すぐに使い始められます。
環境構築から最初のチャート作成まで、わずか 5 分で完了。
基本から応用まで、実践的なサンプルコードで学習。
すべての機能を網羅した、詳細なドキュメント。
