Awesome GitHub RepositoriesPython Visualization

Matplotlib is a Python data visualization library and 2D plotting engine used to generate publication-quality figures and charts from numerical data. It serves as a numerical graphics library and data visualization toolkit for mapping data to visual elements. The library provides capabilities for producing static, animated, and interactive visualizations. This includes creating high-resolution figures for professional documents, generating moving graphics to illustrate data evolution over time, and building dynamic plots for interactive data exploration. The toolkit supports scientific plott

Bokeh is a Python data visualization library and interactive plotting framework used to create high-performance graphics and data dashboards that render in web browsers. It serves as a tool for generating standalone HTML documents, embedded components for digital notebooks, and full-stack web applications powered by a Python backend. The project distinguishes itself through its ability to handle large or streaming datasets while maintaining smooth interactivity. It enables linked brushing across multiple views, allowing data selected in one plot to automatically highlight corresponding data i

pyecharts is a Python visualization library and wrapper for the Echarts JavaScript engine. It translates Python data and configurations into JSON specifications to generate interactive web-based charts and graphs. The library provides specialized capabilities for geographic data mapping using a comprehensive library of map assets to visualize spatial information. It also includes utilities to capture rasterized snapshots of rendered web visualizations for export as static image files. The tool supports rendering interactive plots directly within data science notebook environments and exporti

This project is an exploratory data analysis library and profiling tool for Pandas and Spark DataFrames. It automates the initial investigation of datasets by generating comprehensive descriptive analysis reports, statistical summaries, and data quality warnings. The system functions as a data quality profiler to detect missing values, duplicate rows, and type inconsistencies. It includes a dataset comparison tool for identifying structural and content shifts between different versions of the same data, as well as specialized tools for time-series analysis to calculate auto-correlation and se

Altair is a declarative data visualization library for Python that generates Vega-Lite specifications. It functions as a tool for mapping data to graphical marks using a high-level syntax, allowing users to describe the desired visual outcome instead of writing imperative drawing commands. The framework enables the creation of interactive charts and graphics, including linked views and filtered displays that respond to user input in real time. It supports the design of multi-view dashboards by combining visualizations into layered or faceted layouts. The library provides capabilities for sta

Altair is a declarative data visualization library for Python based on the Vega-Lite grammar. It allows users to create statistical visualizations by mapping data fields to visual properties rather than writing imperative drawing code. The library focuses on interactive charting through a system of linked selections and filters that update multiple visualizations based on user input. It renders charts as JSON and HTML for display in web browsers and interactive notebooks. The project covers statistical data analysis and interactive data exploration, providing capabilities to export visuals a

LearnPython is a programming tutorial consisting of a collection of practical code examples used to demonstrate Python language features and programming patterns. It serves as a comprehensive learning resource that implements core language concepts through functional code. The project provides specialized guides and samples covering several key domains. These include asynchronous network programming with event loops and coroutines, data visualization using numerical datasets for 2D and 3D plots, and web scraping for fetching content and automating login flows. It also features instructions on

This project is a comprehensive library of practical Python code examples and patterns. It provides a collection of scripts and snippets designed to demonstrate a wide range of programming tasks, from basic syntax to advanced implementation patterns. The repository focuses on several core domains, including the implementation of concurrency and multithreading examples, data analysis snippets for cleaning and manipulating tabular data, and various data visualization examples. It also covers automation scripts for file system management and a variety of general programming patterns. Additional

Smile is a comprehensive JVM machine learning library and statistical computing toolkit. It provides a suite of algorithms for classification, regression, and clustering, implemented natively for Java, Scala, and Kotlin. The project also functions as a deep learning framework, a natural language processing library, and an inference engine for large language models. The library distinguishes itself through GPU acceleration via LibTorch bindings and support for the ONNX model interchange format. It includes specialized capabilities for large language model inference, featuring Byte-Pair Encodin

Livebook is an interactive notebook platform for Elixir that provides a web-based environment for writing and running code cells alongside Markdown content, visualizations, and reproducible workflows. It serves as a multi-cloud auto-clustering tool that automatically discovers and joins Elixir nodes into clusters across Kubernetes, AWS ECS, and Fly.io for distributed execution, and also functions as a notebook deployment tool that packages notebooks into standalone web applications with authentication, secrets, and Docker support. The platform enables real-time collaborative editing, synchron

Lux هي أداة تحليل بيانات استكشافية مؤتمتة مصممة لتوليد تمثيلات مرئية ذكية لـ pandas dataframes. تحدد الأنماط والاتجاهات من خلال التوصية بأنواع المخططات المثلى وربط المحاور بناءً على السمات الإحصائية لمجموعة البيانات. تعمل الأداة كطبقة توصيف بيانات تفاعلية تسمح للمستخدمين بتصفح والاستعلام عن مجموعات المخططات باستخدام المرشحات والبدائل. كما تعمل كمولد كود تصور، حيث تترجم المخططات المنتجة تلقائياً إلى كود برمجي أو HTML لتحسينها يدوياً في مكتبات خارجية. يغطي النظام مجموعة واسعة من قدرات التحليل الاستكشافي، بما في ذلك ترميز المخططات المؤتمت، والاكتشاف الموجه من خلال توصيات الخطوات، والقدرة على تصدير التهيئات المرئية كمواصفات تعريفية. يتكامل هذا المشروع مباشرة في pandas لتجاوز طباعة dataframe الافتراضية بمكونات تصور تفاعلية.

Polynote هو بيئة دفاتر ملاحظات متعددة اللغات ونظام مستندات تفاعلي مصمم لتنفيذ الكود بلغات متعددة داخل مستند واحد. يعمل كأداة تحليل بيانات عبر اللغات وبيئة تطوير متكاملة (IDE) للغات JVM، مما يسمح للمستخدمين بدمج الكود القابل للتنفيذ، والنصوص الغنية، وتصورات البيانات لنمذجة وتوثيق سير العمل التقني. يتميز النظام بقدرته على مشاركة البيانات والمتغيرات بين بيئات تشغيل لغات مختلفة، مثل Python و JVM. يستخدم تحويل الكائنات عبر اللغات وتغليف البيانات لتمرير الكائنات بين بيئات التشغيل، مما يتيح سير عمل بيانات متعدد اللغات. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل مع Apache Spark لتنفيذ مهام معالجة البيانات الموزعة عبر إرسال المهام إلى مجموعات محلية أو بعيدة. توفر المنصة مجموعة شاملة من القدرات لتحليل البيانات وتصورها، بما في ذلك جدول رموز في الوقت الفعلي لمراقبة وقت التشغيل ودعم عرض مواصفات Vega. يدير التبعيات لبيئات تشغيل JVM و Python باستخدام حل يعتمد على الإحداثيات ويوفر تحريراً محسناً عبر IDE مع الإكمال التلقائي وتمييز الأخطاء. تتضمن ميزات إدارة المستندات جدول محتويات ديناميكياً، وبحثاً في محتوى دفاتر الملاحظات، واستعادة النسخ الاحتياطي المستند إلى المتصفح لمنع فقدان البيانات من الملفات التالفة.

missingno هي مكتبة Python لتصور وتحليل أنماط البيانات المفقودة. توفر مجموعة من الأدوات لتوصيف اكتمال مجموعة البيانات، ورسم خرائط فجوات البيانات، وقياس حجم القيم الفارغة عبر المتغيرات. تتميز المكتبة بمحلل ارتباط الفراغ وأداة تجميع البيانات الهرمية. تسمح هذه المكونات باكتشاف التبعيات والاتجاهات النظامية من خلال قياس كيفية ارتباط غياب متغير واحد بغياب متغير آخر. تغطي مجموعة الأدوات إمكانيات أوسع لتدقيق جودة البيانات والتحليل الاستكشافي. تتضمن ميزات لتلخيص فراغ الأعمدة باستخدام مقاييس خطية ولوغاريتمية، بالإضافة إلى رسم خرائط قائم على المصفوفة لتحديد الفجوات النظامية في السجلات.

3D visualization and mesh analysis for science and engineering

ggplot port for python

Python library that makes it easy for data scientists to create charts.

Python+Numpy+OpenGL: fast, scalable and beautiful scientific visualization

The Point Processing Toolkit (pptk) is a Python package for visualizing and processing 2-d/3-d point clouds.

Text mode diagrams using UTF-8 characters and fancy colors

The power of Chart.js with Python