Awesome GitHub RepositoriesCustom Plotting Integrations

Charts is a data visualization framework and charting library for iOS, tvOS, and macOS. It provides a set of graphical components used to render interactive line, bar, pie, and scatter charts to represent complex data sets. The project serves as an implementation of a charting library adapted specifically for the Apple ecosystem. It includes a rendering engine capable of plotting data points directly from database records. The framework covers a broad range of visualization capabilities, including interactive data exploration via zooming and panning gestures, visual style customization for c

DearPyGui is a GPU-accelerated, immediate-mode graphical user interface framework for Python. It provides a high-performance toolkit for building interactive desktop applications by leveraging native hardware-accelerated rendering backends across multiple operating systems. By utilizing an immediate-mode execution model, the library offers direct control over the rendering loop and element state, enabling the creation of responsive, dynamic interfaces. The framework distinguishes itself through its ability to handle complex, high-frequency visual updates, making it suitable for real-time data

Seaborn is a Python library designed for statistical data visualization. It functions as a high-level interface built on the Matplotlib ecosystem, providing specialized routines to explore and communicate complex patterns within datasets. The framework enables users to generate informative graphics through automated statistical aggregation, multi-plot faceting, and integrated regression modeling. The library distinguishes itself through a declarative approach to data mapping, which translates raw inputs into visual properties like color, size, and position. It includes a robust statistical tr

uPlot es una biblioteca de gráficos de series temporales de alto rendimiento basada en canvas, diseñada para renderizar millones de puntos de datos con altas tasas de frames. Funciona como un visualizador de datos de alta frecuencia y un plotter de flujos de datos en tiempo real, utilizando la API HTML5 Canvas para mantener la capacidad de respuesta al graficar grandes datasets temporales. El proyecto se distingue como un framework de visualización basado en plugins que permite a los renderizadores personalizados crear visuales especializados como mapas de calor y diagramas de caja y bigotes. También sirve como una herramienta de gráficos financieros interactivos, admitiendo específicamente gráficos OHLC, barras y bandas de área. La biblioteca cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo gestión de ejes con escalas lineales, logarítmicas y uniformes, y navegación interactiva mediante zoom, paneo y cursores sincronizados a través de múltiples vistas vinculadas. Proporciona sistemas para streaming de datos dinámicos con buffering de ventana deslizante y herramientas para gestionar datos faltantes y procesamiento consciente de zonas horarias. La funcionalidad adicional incluye agregación de gráficos apilados y la capacidad de exportar visualizaciones a formatos de imagen estáticos.

ScottPlot is a cross-platform, high-performance charting library for .NET that renders interactive plots across desktop and web GUI frameworks including Windows Forms, WPF, MAUI, Avalonia, Blazor, and WinUI. It provides an optimized rendering engine capable of displaying millions of data points with interactive pan, zoom, and live data streaming, while also supporting image export to formats like PNG and SVG for file output, cloud applications, and notebooks. The library distinguishes itself through a comprehensive set of chart types including scatter, line, bar, pie, heatmap, financial, rada

sc-im es una calculadora de hoja de cálculo con interfaz de usuario de texto y gestor de datos. Proporciona un entorno controlado por teclado para realizar cálculos matemáticos y gestionar cuadrículas de datos dentro de una interfaz de línea de comandos. La aplicación es programable, admitiendo funciones personalizadas, disparadores basados en eventos e integración de scripts externos para automatizar tareas de cálculo. Además, permite la carga de módulos compilados externos en tiempo ejecución para extender sus capacidades matemáticas. El sistema cubre la gestión de datos mediante ordenamiento de filas, filtrado y cálculos de subtotales. Admite la interoperabilidad de datos mediante la importación y exportación de formatos CSV, TAB, Markdown y XLSX. Las capacidades adicionales incluyen un modo de ejecución no interactivo para el procesamiento de datos headless y la capacidad de enviar datos a software de trazado externo para su visualización.

Esta librería de visualización de datos en C++ es un framework de trazado científico utilizado para crear gráficos 2D y 3D, grafos de red y mapas geográficos. Opera como una librería de gráficos multi-backend, desacoplando la lógica de trazado de alto nivel de los motores de renderizado de bajo nivel para soportar varios backends de salida. El proyecto se distingue por una API de interfaz dual, que proporciona tanto una interfaz funcional global para prototipado rápido como una interfaz orientada a objetos para un control preciso. Cuenta con un motor de diseño basado en componentes para gestionar cuadrículas y subgráficos, junto con un estado de trazado en capas que permite superponer múltiples series de datos sin borrar los ejes. La librería cubre una amplia gama de capacidades de visualización, incluyendo trazado de funciones matemáticas, campos vectoriales y análisis de datos multidimensionales mediante mapas de calor y coordenadas paralelas. Incluye herramientas especializadas para la visualización de datos geográficos, como gráficos geobubble y geodensity, así como herramientas para renderizar redes de grafos dirigidos y no dirigidos. Las capacidades generales incluyen gestión de ejes, estilo estético con mapas de colores y exportación de gráficos de alta calidad. El proyecto utiliza CMake para la automatización de la compilación y la recuperación de dependencias para facilitar la instalación en diferentes sistemas operativos.

Este proyecto es una colección de patrones de implementación y ejemplos de código fuente para construir aplicaciones de escritorio utilizando varias librerías de interfaz de Python. Proporciona implementaciones de referencia y patrones arquitectónicos para múltiples frameworks, incluyendo PyQt, PySide, Tkinter, Kivy y Streamlit. El repositorio se distingue por ofrecer ejemplos especializados para diversos tipos de interfaz, que van desde software de escritorio profesional y ventanas nativas hasta dashboards de datos web reactivos y herramientas de ciencia de datos. Incluye material de referencia específico para patrones de UI multiplataforma, como diseños modelo-vista y ejecución asíncrona de tareas en segundo plano. El proyecto cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo gestión de diseño, desarrollo de widgets personalizados con animaciones y renderizado acelerado por GPU para visualizaciones en tiempo real. También demuestra técnicas de gestión de datos como filtrado basado en proxy y estilo de datos tabulares, así como flujos de trabajo de despliegue para empaquetar código fuente en ejecutables distribuibles con activos incrustados. Los ejemplos abordan además componentes de UI funcionales como validación de entrada, menús de navegación e integración en la bandeja del sistema, junto con implementaciones de seguridad para autenticación de usuarios y control de acceso basado en roles.

This project is a mathematical visualization library and a collection of algorithmic art. It serves as a data visualization guide and an interactive visualizer, providing a set of implementations for rendering complex geometric shapes and mathematical concepts through code. The collection focuses on generating aesthetic patterns and precise graphic elements, including fractals, Bezier curves, and Lissajous patterns. It uses recursive functions and iterative algorithms to produce complex geometric structures and algorithmic art. The library covers a range of capabilities including interactive

Makie.jl is a high-performance Julia data visualization library and hardware-accelerated plotting engine used to create interactive 2D and 3D visualizations. It functions as a reactive visualization framework where plots update automatically via observables and compute graphs, and as a vector graphics generator for high-resolution academic output. The system is distinguished by its backend-agnostic rendering pipeline, which supports OpenGL, WebGL, and ray-traced scenes. It employs a grammar-of-graphics approach to map variables to aesthetic attributes and utilizes a hierarchical scene graph t

Patchwork is a layout manager for combining multiple ggplot2 graphics into a single complex arrangement. It functions as a multi-plot composition tool and data visualization orchestrator, allowing independent graphics to be arranged into grids and nested layouts using additive and functional syntax. The system differentiates itself through a broadcast-based style application that propagates themes and scales across all subplots to maintain visual consistency. It also features guide-merging reconciliation to identify and collapse redundant legends into a single shared global guide. The framew