2 Repos
Mapping of numerical or temporal intervals to values with support for aggregating overlapping ranges.
Distinct from Interval Querying: Distinct from interval querying or overlap detection as it focuses on the association and aggregation of values over intervals.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Interval-Value Aggregation. Refine with filters or upvote what's useful.
Boost is a collection of portable, high-performance source libraries that extend the C++ standard library. It provides a wide range of reusable components, data structures, and algorithms designed to add capabilities to the base language across different platforms. The project is distinguished by its extensive focus on compile-time template metaprogramming and generic programming. It implements advanced architectural patterns such as policy-based design, concept-based type validation, and the use of SFINAE for conditional template resolution to minimize runtime overhead. The library covers a
Associates intervals with values and provides mechanisms to aggregate them when intervals overlap.
Dies ist eine Visualisierungsbibliothek basierend auf der Grammar of Graphics, die verwendet wird, um Diagramme durch die Abbildung tabellarischer Daten auf visuelle Markierungen zu erstellen. Sie fungiert als SVG-Datenvisualisierungstool und API für explorative Datenanalyse, mit der Benutzer komplexe Visualisierungen und geografische Karten rendern können. Die Bibliothek verfügt über einen GeoJSON-Karten-Renderer, der sphärische Koordinaten in einen zweidimensionalen Pixelraum projiziert, sowie ein Apache-Arrow-Visualisierungsinterface für hocheffiziente Datenverarbeitung. Der Funktionsumfang umfasst Datentransformation durch Binning und Gruppierung, visuelle Kodierung durch automatische Skaleninferenz und Anwendung von Farbschemata sowie die Generierung von Small Multiples. Sie unterstützt das Rendern geometrischer Formen in geschichteten Ansichten und den Export statischer Bilder in serverseitigen Umgebungen.
Ensures uniform spatial distribution and visibility of missing data points by rounding values to fixed intervals.