Awesome GitHub RepositoriesData Visualization Libraries

go-echarts is a data visualization library and wrapper for Go that generates JSON configurations for the ECharts JavaScript library. It functions as an HTML chart generator, allowing developers to create interactive charts and browser-based reports within Go applications. The library provides a collection of configurable chart types and predefined geographical map templates for rendering spatial information. It supports the creation of web dashboards by translating Go data structures into the JSON formats required for interactive browser rendering. The project handles the conversion of Go st

roughViz is a JavaScript data visualization library used to create charts with a hand-drawn, sketchy aesthetic. It functions as an SVG charting framework that renders visualizations in the browser, prioritizing the communication of general trends and patterns over absolute precision. The library provides a collection of tools to generate several chart types, including bar, line, pie, donut, and scatter plots, as well as stacked bar charts. These visualizations are produced using a non-linear drawing style to present technical information in an informal, organic appearance.

heatmap.js is a JavaScript data visualization library used to render data density visualizations on a web page. It functions as an HTML5 canvas heatmap library that represents the intensity of data points across a coordinate system using color gradients. The library provides tools for geospatial distribution mapping and user behavior analysis, such as mapping click patterns and interaction hotspots. It is also used to add visual intensity layers to interactive data dashboards to identify trends and anomalies.

pterm ist eine Go-Terminal-UI-Bibliothek, die zum Erstellen reichhaltiger CLI-Anwendungen verwendet wird. Sie bietet Toolsets für Terminal-Datenvisualisierung, Fortschrittsverfolgung von Vorgängen, interaktive Benutzereingaben und strukturiertes Logging. Die Bibliothek zeichnet sich durch einen umfassenden Satz an visuellen Tools aus, einschließlich eines Frameworks für interaktive Terminal-Prompts wie Auswahlmenüs und Bestätigungsdialoge sowie eines spezialisierten Systems zum Rendern von Balkendiagrammen, Heatmaps und Baumstrukturen. Sie enthält zudem einen strukturierten Terminal-Logger, der in der Lage ist, abgestufte, farbige Systemmeldungen zu erzeugen. Das Projekt deckt breite Funktionsbereiche ab, einschließlich Layout und Formatierung, Monitoring und Observability mittels Fortschrittsbalken und Spinnern sowie globalem Theme-Management, um eine einheitliche visuelle Identität über die Konsole hinweg zu wahren.

dtale is a web-based interactive grid and visualizer for pandas dataframes, designed as an exploratory data analysis tool. It provides a browser-based interface for analyzing tabular data structures, allowing users to calculate statistics, detect outliers, and compute correlations without writing manual code. The project functions as an embedded data viewer that can be integrated into web applications via iframes or custom routes, with specific support for Django, Flask, and Streamlit. It enables the exploration of datasets through a combination of an interactive data grid and a data visualiz

Epoch ist eine CSS-stylbare Charting-Engine und Visualisierungsbibliothek, die für Echtzeit- und statistische Daten entwickelt wurde. Sie fungiert als Zeitreihen-Charting-Tool, das historische und Live-Daten unter Verwendung einer Hybrid-Lösung aus SVG- und HTML5-Canvas-Grafiken rendert, um die Performance bei häufigen Aktualisierungen aufrechtzuerhalten. Die Bibliothek zeichnet sich durch ein einheitliches CSS-Abfragesystem aus, das Stile sowohl auf Vektor- als auch auf Raster-Plot-Elemente anwendet. Dies ermöglicht die visuelle Themenauflösung über CSS-Klassen und die Möglichkeit, das Erscheinungsbild spezifischer Datenserien mithilfe von Stylesheets anzupassen. Das Toolset deckt ein breites Spektrum an Visualisierungstypen ab, einschließlich Linien-, Flächen-, Balken- und Heatmap-Charts für Trendanalysen sowie Tachos, Tortendiagramme und gruppierte Balken für Dashboards. Zudem bietet es Funktionen für statistische Exploration durch Scatter-Plots und Histogramme, die diskrete Bucket-Gruppierung und Farbmischung verwenden, um Datenkonzentrationen darzustellen.

Diese C++-Datenvisualisierungsbibliothek ist ein wissenschaftliches Plotting-Framework, das zum Erstellen von 2D- und 3D-Diagrammen, Netzwerk-Graphen und geografischen Karten verwendet wird. Sie arbeitet als Multi-Backend-Grafikbibliothek, die High-Level-Plotting-Logik von Low-Level-Rendering-Engines entkoppelt, um verschiedene Ausgabe-Backends zu unterstützen. Das Projekt zeichnet sich durch eine Dual-Interface-API aus, die sowohl ein globales funktionales Interface für schnelles Prototyping als auch ein objektorientiertes Interface für präzise Kontrolle bietet. Es verfügt über eine Komponenten-basierte Layout-Engine zur Verwaltung gekachelter Grids und Subplots, neben einem Layered-Plot-State, der es ermöglicht, mehrere Datenserien zu überlagern, ohne Achsen zu löschen. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Visualisierungsfunktionen ab, einschließlich mathematischem Funktionsplotten, Vektorfeldern und multidimensionaler Datenanalyse durch Heatmaps und parallele Koordinaten. Sie enthält spezialisierte Tools für die Visualisierung geografischer Daten, wie Geobubble- und Geodensity-Plots, sowie Tools zum Rendern gerichteter und ungerichteter Graphennetzwerke. Zu den allgemeinen Funktionen gehören Achsenverwaltung, ästhetisches Styling mit Colormaps und der Export hochwertiger Grafiken. Das Projekt nutzt CMake für Build-Automatisierung und Dependency-Retrieval, um die Installation über verschiedene Betriebssysteme hinweg zu erleichtern.

Dies ist eine Go-basierte PDF-Bibliothek zur programmatischen Generierung von PDF-Dokumenten ohne Abhängigkeit von externen C-Bibliotheken. Sie fungiert als Dokumentengenerator, Layout-Engine, Sicherheitstool und Vektorgrafik-Engine zur Erstellung von Dateien, die Text, Bilder und geometrische Formen enthalten. Das Projekt zeichnet sich durch eine zellbasierte Layout-Engine aus, die automatischen Textumbruch, Seitenumbrüche und strukturierte Positionierung verwaltet. Es bietet spezialisierte Funktionen für Vektorgrafiken, einschließlich des Renderns von Bézier-Kurven und Polygonen, sowie ein Sicherheitstoolkit zum Anwenden von Passwortschutz und zum Einschränken von Druck- oder Änderungsberechtigungen. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Dokumentfunktionen ab, einschließlich Schriftverwaltung für TrueType- und OpenType-Schriften, Bildeinbettung mit Transparenzunterstützung und die Erstellung interaktiver Elemente wie Hyperlinks und Lesezeichen. Sie handhabt zudem Datenvisualisierung für Barcodes und Diagramme, HTML-Subset-Rendering für Textstyling sowie die Verwaltung optionaler Inhaltsebenen und wiederverwendbarer Dokumentvorlagen.

labella.js is a JavaScript data visualization library and label collision avoidance engine. It functions as a one-dimensional layout solver designed to calculate non-overlapping text label positions along a single axis to ensure readability in web-based charts. The library operates as a timeline labeling utility that prevents visual clutter in custom charting components. It uses a spatial constraint engine to dynamically adjust element coordinates and manage the systematic placement of text markers across temporal data sets. The project covers data visualization labeling and timeline axis la

Dieses Projekt ist eine lehrreiche Sammlung interaktiver Jupyter Notebooks, die grundlegende Machine-Learning-Algorithmen und mathematische Prinzipien veranschaulichen. Es dient als Ressource, um die Lücke zwischen abstrakten Gleichungen und praktischer Implementierung durch eine Kombination aus erzählendem Text und ausführbarem Code zu schließen. Die Sammlung nutzt eine modulare Architektur, bei der einzelne Algorithmen-Implementierungen isoliert sind, um ein unabhängiges Studium zu erleichtern. Sie enthält sowohl interaktive Codebeispiele als auch statische grafische Assets, um komplexe statistische Konzepte und Modellverhalten darzustellen. Das Repository stützt sich auf den wissenschaftlichen Standard-Python-Stack, um Datenmanipulationen durchzuführen und strukturierte Visualisierungen zu generieren. Diese Materialien sind so organisiert, dass sie das akademische Studium und die Entwicklung einer theoretischen Grundlage in Data Science und Machine Learning unterstützen.

Shards Dashboard is a Bootstrap-based administrative template and UI kit designed for the rapid development of web-based management interfaces. It provides a collection of pre-built page layouts and reusable interface components that allow developers to construct functional dashboards with a consistent design language. The framework distinguishes itself through a responsive grid-based layout system that automatically adjusts content to fit various screen sizes and device viewports. It includes a specialized library of interactive widgets, such as data visualization charts, date pickers, and r

Diese Bibliothek ist ein Datenverarbeitungs-Framework für die JVM, das eine typsichere Umgebung für die Manipulation strukturierter tabellarischer Daten bietet. Sie fungiert als umfassendes Toolset für komplexe Datentransformationen, Aggregationen und statistische Analysen, während sie durch Schema-Validierung zur Kompilierzeit die strukturelle Integrität über Datenpipelines hinweg sicherstellt. Das Projekt zeichnet sich durch seine tiefe Integration in interaktive Notebook-Umgebungen und die Verwendung von Code-Generierung zur Kompilierzeit aus. Durch die automatische Ableitung und Durchsetzung von Schemata aus Rohdaten werden typsichere Accessoren generiert, die IDE-Autovervollständigung und statische Überprüfung von Spaltennamen ermöglichen. Diese Architektur erlaubt Entwicklern funktionale Pipeline-Verarbeitung bei strikter Typsicherheit, was Laufzeitfehler bei der Datenmanipulation effektiv verhindert. Die Bibliothek unterstützt eine breite Palette von Daten-Workflows, einschließlich des Imports und Mappings relationaler Datenbankschemata, der Durchführung geospatialer Analysen und komplexer Daten-Pivotierungen. Sie enthält umfangreiche Dienstprogramme für Datenkonstruktion, Filterung, Sortierung und die Berechnung deskriptiver Statistiken. Darüber hinaus bietet das Framework robuste Visualisierungs- und Berichtsfunktionen, mit denen Benutzer interaktive HTML-Tabellen rendern, Dokumente erstellen und Diagramme direkt aus strukturierten Datensätzen generieren können. Die Bibliothek ist für den nahtlosen Einsatz in Kotlin- und Java-Entwicklungsumgebungen konzipiert, mit spezialisierter Unterstützung für automatisiertes Dependency-Management und Kernel-Integration in interaktiven Notebooks.

Dieses Projekt ist eine Frontend-Komponentenbibliothek, die eine AngularJS-Direktive für die Google Chart Tools-Bibliothek bereitstellt. Sie fungiert als Wrapper für die Integration interaktiver Datenvisualisierungen in Webanwendungen, indem strukturierte Datensätze auf grafische Darstellungen wie Balkendiagramme, Liniendiagramme und Tortendiagramme abgebildet werden. Die Bibliothek nutzt einen konfigurationsgesteuerten Ansatz, der deklarative Objekte auf spezifische Diagrammtypen und Optionen abbildet und den Initialisierungsprozess in Standard-Markup abstrahiert. Sie verwaltet den Lebenszyklus von Drittanbieter-Grafikelementen durch direktivenbasierte Kapselung, was ein automatisches reaktives Data-Binding beinhaltet, um sicherzustellen, dass Diagramme dynamisch aktualisiert werden, wenn sich der zugrunde liegende Anwendungszustand ändert. Das Toolset unterstützt die Entwicklung modularer Interfaces und Echtzeit-Dashboards durch die Handhabung der Injektion externer Visualisierungsabhängigkeiten zur Laufzeit. Es zielt auf spezifische Dokumentknoten ab, um diese grafischen Elemente zu mounten und zu verwalten, was die Integration komplexer Datenanzeigen innerhalb von Legacy-Webumgebungen erleichtert.