Awesome GitHub RepositoriesAnimated Visualizations

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

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

Earth is an interactive web-based platform for visualizing global weather, ocean, and atmospheric data. It animates particle flows representing wind, ocean currents, and waves on a customizable map, and supports overlaying color-coded meteorological, oceanographic, chemical, and particulate data for detailed analysis. The platform distinguishes itself by offering multiple cartographic projections—including orthographic, equirectangular, and stereographic—that can be switched to view global patterns from different perspectives. It also provides keyboard-driven navigation, allowing map rotation

billboard.js is a JavaScript charting library built on D3.js that renders interactive data visualizations from a single declarative configuration object. It supports a wide range of chart types including bar, line, pie, scatter, area, spline, step, candlestick, funnel, gauge, heatmap, radar, polar, treemap, bubble, donut, and sparkline charts, and can overlay multiple chart types within a single visualization. The library offers an opt-in Canvas rendering mode for improved performance with large datasets and high-density axis displays, alongside its standard SVG-based rendering. The library d

ScrollableGraphView is a Swift data visualization library and iOS plotting framework used to render discrete numerical datasets as interactive graphs. It provides a scrollable user interface component that visualizes data points using a coordinate system with configurable layouts and styling. The framework is characterized by its adaptive graph scaling, which automatically adjusts the vertical axis to fit the visible data points as the user scrolls. It supports real-time data rendering, allowing graph views to update instantly as underlying datasets change through animated transitions. The l

AAChartKit ist eine deklarative Charting-Bibliothek und ein Datenvisualisierungs-Framework für iOS, iPadOS und macOS. Es fungiert als statistische Charting-Engine für verschiedene Diagrammtypen, einschließlich Linien-, Balken-, Blasen-, Box-Plot- und Polardiagrammen. Das Framework nutzt eine Core-Graphics-Vektor-Rendering-Engine, um visuelle Elemente mit präziser Pixelkontrolle zu zeichnen. Es bietet ein System für interaktive Datenvisualisierung mit integrierter Unterstützung für Animationen, Zoomen, Schwenken und Benutzerinteraktionsereignisse. Die Bibliothek deckt breite Funktionen für statistisches Plotten und benutzerdefiniertes Charting ab, einschließlich der Möglichkeit, komplexe Typen wie Fehlerbalken und Wasserfalldiagramme zu rendern. Sie unterstützt dynamische Datenanimation, Multi-Chart-Synchronisation und die Erstellung interaktiver Dashboards mit anpassbaren Tooltips und Wertebereichsmarkierungen.

matplotlib-cpp ist eine Header-only C++-Bibliothek und ein Wrapper, der die Erstellung von 2D- und 3D-Visualisierungen durch Aufrufen von Matplotlib-Funktionen direkt aus C++-Code ermöglicht. Es dient als Plotting-Schnittstelle zur Generierung von Liniendiagrammen, Balkendiagrammen und Oberflächendiagrammen unter Verwendung eines Python-basierten Backends. Die Bibliothek ist als leichtgewichtige Integration konzipiert, die Plotting-Funktionen bereitstellt, ohne einen komplexen Build-Prozess oder kompilierte Binärdateien zu erfordern. Sie deckt eine Reihe von Visualisierungsfunktionen ab, einschließlich der Darstellung mehrdimensionaler Daten, Vektorfeld-Plotting und der Anordnung mehrerer Subplots. Das Toolkit unterstützt zudem die Erstellung dynamischer Animationen und den Export generierter Visualisierungen als Bilddateien.

FUXA ist ein webbasiertes SCADA-System und eine industrielle HMI-Software zur Überwachung und Steuerung von industrieller Hardware. Es fungiert als Gateway für Industrieprotokolle und als Data Historian, der die Aufnahme von Telemetriedaten von speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) und Sensoren über Standard-Kommunikationsprotokolle ermöglicht. Das Projekt bietet eine flussbasierte Automatisierungs-Engine, mit der komplexe operative Logik in einer visuellen Node-and-Edge-Umgebung erstellt werden kann. Es nutzt SVG-basiertes Rendering für seine grafischen Oberflächen, sodass Benutzer eigene HMI-Widgets und Dashboards entwickeln können, die mit Echtzeit-Gerätetelemetrie synchronisiert werden. Das System deckt ein breites Spektrum an operativen Funktionen ab, darunter Alarmmanagement mit schwellenwertbasierten Alerts, Zeitreihen-Datenarchivierung in relationalen oder Zeitreihen-Datenbanken sowie die Ausführung benutzerdefinierter Logik über eine integrierte JavaScript-Engine. Es bietet zudem Tools für die Konfiguration der Datenerfassung, den Export und Import von Projektstatus sowie rollenbasierte Zugriffskontrolle für die administrative Sicherheit. FUXA kann als Full-Stack-Anwendung auf verschiedenen Betriebssystemen oder als Headless-Binary auf Embedded-Geräten bereitgestellt werden.

Dieses Projekt ist ein D3.js-Tool zur Datenvisualisierung und ein Generator für dynamische Balkendiagramme, der historische Ranking-Daten aus CSV-Dateien in animierte visuelle Zeitachsen umwandelt. Es fungiert als CSV-Ranking-Visualisierer und Zeitreihen-Ranking-Dashboard, um zu veranschaulichen, wie sich die Positionen verschiedener Entitäten über einen Zeitraum verändern. Das Tool bietet automatisierte Sortier- und Ranking-Trendanimationen, die statische historische Daten in dynamische Übergänge verwandeln. Es enthält anpassbare Achsenskalierungen, wie z. B. semi-logarithmische Skalen zur Handhabung extremer Abweichungen in der Datengröße, sowie dynamische Farbschemata, die Farben basierend auf Entitätsnamen oder Kategorietypen zuweisen. Das System deckt Zeitreihen-Datenanimation, die Anpassung der Diagrammästhetik für Elemente wie Balkenabrundungen und Label-Positionierung sowie den Import strukturierter Flat-Files zur Steuerung der Visualisierung ab.

Dies ist eine React-Animationsbibliothek, die eine Sammlung von Komponenten für die Erstellung choreografierter Bewegungen, komplexer Übergänge und SVG-Morphing bereitstellt. Sie fungiert als Spezifikation für Motion-Design und als Wrapper-System für UI-Komponentenanimationen, das verwendet wird, um 3D-Transformationen, Bezier-Kurven und Entry-Exit-Übergänge auf Schnittstellenelemente anzuwenden. Das Projekt enthält eine Suite für scrollbasierte Animationen zur Synchronisierung von UI-Bewegungen und Parallax-Effekten mit der Viewport-Position sowie ein SVG-Motion-Framework zum Animieren von Pfaden, zum inkrementellen Zeichnen von Linien und zum Interpolieren von Koordinaten für Shape-Morphing. Die Funktionen decken eine breite Palette visueller Bewegungen ab, einschließlich 3D-Effekten wie rotierenden Karussells, Datenvisualisierungsbewegungen für numerische Interpolation und interaktiven Landing-Page-Assemblies. Es verwaltet zudem komplexe Komponentenanimationen für Tabellen und Listen und bietet Tools zum Sequenzieren und Verketten von Animationen für mehrere Elemente.

Plotnine ist eine Datenvisualisierungsbibliothek für Python, die auf der Grammar of Graphics basiert. Sie dient als deklaratives statistisches Plotting-Framework und Multi-Panel-Plotting-Engine, die es Benutzern ermöglicht, komplexe Diagramme durch das Mapping von Datenvariablen auf visuelle Eigenschaften wie Position, Farbe und Größe zu erstellen. Das Projekt zeichnet sich durch sein schichtbasiertes Kompositionsmodell und eine statistische Transformations-Engine aus, die Aggregationen und Berechnungen vor dem Rendern der Visualisierungen durchführt. Es verfügt über ein umfassendes System für Multi-Panel-Faceting, das die Aufteilung einer einzelnen Visualisierung in ein Raster von Sub-Plots basierend auf kategorialen Variablen ermöglicht. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich diverser geometrischer Repräsentationen für Verteilungs-, Flächen- und Streudiagramme sowie Geodaten-Visualisierung für das Rendern geografischer Grenzen. Sie bietet umfangreiche Tools für Skalen-Mapping, Koordinatenprojektionen und themenbasiertes Styling, um datengetriebene Elemente von nicht-datenbezogenen ästhetischen Eigenschaften zu trennen. Das Framework nutzt ein Matplotlib-Backend für das Rendering und integriert sich über Piping-Operationen mit tabellarischen Dataframes.

maptalks.js ist eine JavaScript-Karten-Rendering-Bibliothek und ein Web-Karten-Interaktions-Framework zur Darstellung interaktiver 2D- und 3D-Geodaten auf einem Web-Canvas. Es fungiert als 3D-Geospatial-Engine mit Unterstützung für 3DTiles- und GLTF-Formate, als GeoJSON-Visualisierungstool und als Bibliothek für räumliche Analysen. Das Projekt zeichnet sich durch High-Performance-Rendering und dynamische Geodaten-Animation aus, einschließlich der Fähigkeit, Verkehrsflüsse zu simulieren und flüssige visuelle Übergänge für Kartenelemente auszuführen. Es bietet umfassende Tools für die interaktive Geometriebearbeitung, die es Benutzern ermöglichen, Vektorformen, Kreise und Bezier-Kurven direkt auf der Karte zu zeichnen und zu modifizieren. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich Geodatenanalyse zur Berechnung von Entfernungen und Flächen, Koordinatensystemkonvertierung und komplexem Layer-Management. Sie enthält eine umfangreiche UI-Suite mit Informationsfenstern, Kontextmenüs und benutzerdefinierten Karten-Kontrollpanels. Die Datenintegration erfolgt über GeoJSON-Workflows, das Abrufen entfernter Ressourcen und Serialisierungstools, die Kartenstatus und Geometrien in JSON exportieren.

geemap ist eine Python-Bibliothek und ein Toolkit für interaktive geowissenschaftliche Analyse, Visualisierung und Analyse von Satellitenbildern unter Verwendung von Google Earth Engine-Daten und Cloud-Computing. Es bietet ein Mapping-Tool zur Anzeige geowissenschaftlicher Datensätze innerhalb von Jupyter-Notebooks sowie eine Suite von Tools zur Klassifizierung von Bildern und zur Berechnung zonaler Statistiken. Das Projekt enthält ein Dienstprogramm zur Konvertierung geowissenschaftlicher Analyseskripte von JavaScript in Python-Code, um die Datenmanipulation zu erleichtern. Es ermöglicht zudem die Generierung von Zeitraffer-Animationen und Zeitreihenvisualisierungen aus Satellitenbildkatalogen. Die Bibliothek deckt umfassende geowissenschaftliche Funktionen ab, einschließlich groß angelegter räumlicher Berechnungen, Bildklassifizierung und Visualisierung geowissenschaftlicher Daten. Sie unterstützt Datenverwaltungsaufgaben wie den Export geowissenschaftlicher Layer in gängige Formate, das Extrahieren von Bildpixeln in NumPy-Arrays und die Integration lokaler Shapefiles mit cloudbasierter Analyse.

Unovis is a modular SVG and Canvas data visualization library used to build interactive charts, maps, and network graphs. It provides a framework-agnostic set of primitives for creating data dashboards and specialized visualizations. The library is distinguished by its dedicated toolkits for different visualization domains, including an XY charting library for coordinated plots, a network graph framework for relational data, and a geospatial visualization toolkit for TopoJSON-based mapping. Its capability surface covers a wide range of data representations, including linear, area, and bar ch

This project is a cross-platform mobile graphing library designed for rendering high-performance animated line charts and data visualizations. It functions as a canvas-based data visualization system and interactive charting component for mobile applications. The library focuses on animated data visualization, using interpolation to create smooth visual transitions between different data sets. It utilizes a GPU-accelerated graphics engine to maintain high frame rates and fluid transitions during data updates. The capability surface includes interaction systems for tracking pan gestures and d

Evilcharts is a data visualization library and animated charting framework designed to render interactive data graphics. It functions as a responsive data graphics engine that transforms raw data sets into visual formats such as bars, lines, and pies. The project focuses on interactive data visualization by incorporating motion triggers and visual transitions. It provides tools for custom chart styling to align visual effects and colors with specific brand guidelines and design requirements. The engine manages responsive data dashboards through automatic layout scaling to maintain consistenc