4 مستودعات
Mapping data fields to visual properties such as color, size, shape, opacity, stroke dash, and rotation angle.
Distinct from Data-Driven Shape Generators: Distinct from Data-Driven Shape Generators: maps data to multiple visual properties, not just shape paths.
Explore 4 awesome GitHub repositories matching graphics & multimedia · Visual Property Mappings. Refine with filters or upvote what's useful.
HTextView هي مكتبة عرض نصوص متحركة وإطار عمل لتصميم حركة واجهة المستخدم يُستخدم لإنشاء تأثيرات نصية ديناميكية مثل الكتابة والتلاشي. تعمل كمحرك حركة نصي وأداة طباعة لتطبيق انتقالات بصرية وحركة على عناصر النص على الشاشة. تدمج المكتبة دعم الطباعة المخصص، مما يسمح بتحميل ملفات محارف خارجية لتطبيق علامات تجارية وأنماط محددة على العروض التقديمية المتحركة. وتستخدم محرك حركة لتحريك مقياس وشفافية النص، مما يسهل انتقالات بصرية سلسة. يدير النظام هذه التأثيرات من خلال حلقة رسوم متحركة تعتمد على الإطارات وتحكم في التسلسل يعتمد على الجدول الزمني. وتوظف استيفاءً يعتمد على الخصائص وتعييناً بصرياً يعتمد على الحالة لتنسيق توقيت وتنفيذ رسوم النصوص المتحركة.
Maps animation progress variables to visual properties such as opacity and scale to control text appearance.
Vega-Lite is a high-level declarative language for specifying interactive, multi-view visualizations. It compiles a concise JSON specification into a full Vega visualization, automatically inferring scales, axes, and legends from encoding declarations. The grammar-of-graphics encoding maps data fields to visual channels such as position, color, size, and shape, while a multi-view composition grammar enables layered, faceted, concatenated, and repeated layouts. Reactive parameter binding links named parameters to input widgets, selections, and expressions for dynamic updates. The project suppo
Maps data fields to visual properties like color, size, and shape for mark appearance.
Plotnine is a data visualization library for Python based on the Grammar of Graphics. It serves as a declarative statistical plotting framework and multi-panel plotting engine, allowing users to create complex charts by mapping data variables to visual properties such as position, color, and size. The project is distinguished by its use of a layered composition model and a statistical transformation engine that performs aggregations and computations before rendering visuals. It features a comprehensive system for multi-panel faceting, which enables the splitting of a single visualization into
Maps data fields to visual properties such as color, size, and shape to define how data is visually represented.
L7 هو محرك تصور جغرافي مدعوم بـ WebGL ومحرك GIS قائم على المتصفح مصمم لعرض مجموعات البيانات المكانية الكبيرة ثنائية وثلاثية الأبعاد عالية الأداء. يعمل كمكتبة لتصور البيانات الجغرافية تستفيد من تسريع الأجهزة لعرض مجموعات بيانات ضخمة وخرائط حرارية داخل متصفح الويب. يتميز المحرك بطبقة تكامل خريطة أساس مجردة تفصل تصور البيانات عن مزود الخريطة الأساسي، مما يسمح باستخدام مزودي خرائط مختلفين أو عمليات نشر دون اتصال. ويستخدم نظاماً لرسم خرائط المتغيرات المرئية لترجمة البيانات الجغرافية المكانية الرقمية والفئوية إلى خصائص مرئية مثل اللون والحجم. يتضمن النظام خط أنابيب عرض قائم على الطبقات، وإسقاط نظام الإحداثيات، ومحولات تنسيق البيانات المكانية لتوحيد الملفات الجغرافية المتنوعة. ويوفر إمكانيات لتصور الكيانات الجغرافية، بما في ذلك تمثيل النقاط والخطوط للتحليل المكاني.
Maps data fields to visual properties such as color, size, and opacity for geospatial analysis.