Awesome GitHub RepositoriesData Plotting Workflows

This project is a collection of interactive Python notebooks and educational resources designed for mastering data science, machine learning, and numerical computing. It provides a series of practical guides and tutorials covering deep learning, big data processing, and statistical analysis. The repository features specialized instructional suites for implementing classical machine learning algorithms, building deep learning model architectures, and managing AWS cloud infrastructure. It includes dedicated notebooks for data visualization and numerical computing exercises. The project covers

FriendsDontLetFriends is a scientific data visualization guide and framework designed to help users create accurate plots while avoiding common data representation mistakes. It provides a collection of scripts and guidelines for selecting distribution plots, color scales, and layouts that accurately represent complex experimental data. The project distinguishes itself through specialized toolkits for revealing hidden patterns in large datasets. It includes systems for heatmap optimization via dimension reordering and outlier management, as well as spatial layout algorithms to improve the inte

Smile is a comprehensive JVM machine learning library and statistical computing toolkit. It provides a suite of algorithms for classification, regression, and clustering, implemented natively for Java, Scala, and Kotlin. The project also functions as a deep learning framework, a natural language processing library, and an inference engine for large language models. The library distinguishes itself through GPU acceleration via LibTorch bindings and support for the ONNX model interchange format. It includes specialized capabilities for large language model inference, featuring Byte-Pair Encodin

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

Flot is an interactive charting library for jQuery that renders line, bar, pie, and time-series plots with zooming and panning. It provides interactive plots for engineering and scientific data with customizable axes, scales, and series styles, and supports real-time data updates. The library is built as a jQuery plugin with a canvas-based rendering pipeline and a plugin extension system that allows third-party code to add new chart types, interactions, and data transformations. The library distinguishes itself through a broad range of specialized chart types, including candlestick, bubble, r

Cette bibliothèque de visualisation de données C++ est un framework de traçage scientifique utilisé pour créer des graphiques 2D et 3D, des graphes de réseau et des cartes géographiques. Elle fonctionne comme une bibliothèque graphique multi-backend, découplant la logique de traçage de haut niveau des moteurs de rendu de bas niveau pour prendre en charge divers backends de sortie. Le projet se distingue par une API à double interface, fournissant à la fois une interface fonctionnelle globale pour le prototypage rapide et une interface orientée objet pour un contrôle précis. Il dispose d'un moteur de mise en page basé sur des composants pour gérer les grilles tuilées et les sous-graphiques, ainsi qu'un état de tracé en couches qui permet de superposer plusieurs séries de données sans effacer les axes. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités de visualisation, incluant le traçage de fonctions mathématiques, les champs vectoriels et l'analyse de données multidimensionnelles via des cartes thermiques et des coordonnées parallèles. Elle inclut des outils spécialisés pour la visualisation de données géographiques, tels que les graphiques geobubble et geodensity, ainsi que des outils pour le rendu de réseaux de graphes dirigés et non dirigés. Les capacités générales incluent la gestion des axes, le stylisme esthétique avec des colormaps et l'exportation de graphiques de haute qualité. Le projet utilise CMake pour l'automatisation de la construction et la récupération des dépendances afin de faciliter l'installation sur différents systèmes d'exploitation.

matplotlib-cpp est une bibliothèque C++ header-only et un wrapper qui permet la création de visualisations 2D et 3D en appelant des fonctions Matplotlib directement depuis du code C++. Il sert d'interface de traçage pour générer des graphiques en courbes, des graphiques en barres et des graphiques de surface en utilisant un backend basé sur Python. La bibliothèque est conçue comme une intégration légère qui fournit des capacités de traçage sans nécessiter un processus de build complexe ou des binaires compilés. Elle couvre une gamme de capacités de visualisation, incluant le rendu de données multidimensionnelles, le tracé de champs vectoriels et l'agencement de multiples sous-graphiques. La boîte à outils prend également en charge la production d'animations dynamiques et l'exportation des visualisations générées sous forme de fichiers image.

Plotters is a data visualization library for the Rust programming language used to create 2D and 3D charts, plots, and mathematical visualizations. It functions as a multi-backend rendering engine and coordinate mapping framework that translates raw data values into pixel coordinates through customizable chart contexts. The library distinguishes itself through its ability to export graphics to multiple formats, including SVG, BitMap, and HTML5 canvas. It provides specific capabilities for 3D graphics plotting, featuring adjustable camera viewpoints and projection matrices to manage spatial da

Briefer est une plateforme de notebook de données interactif et un outil de tableau de bord de business intelligence utilisé pour l'analyse de données collaborative et le reporting. Il fournit un environnement conteneurisé pour construire des rapports qui combinent SQL, Python et Markdown avec des visualisations natives. La plateforme dispose d'un assistant de code intégré qui utilise de grands modèles de langage pour générer des snippets SQL et Python à partir de prompts en langage naturel. Elle est conçue comme une application de données Kubernetes, se déployant via des charts Helm pour gérer des environnements de calcul isolés et assurer des ressources séparées par page via une isolation basée sur des pods. Le système couvre un large éventail de capacités incluant la connectivité aux bases de données externes, la co-édition en temps réel et la livraison automatisée de rapports via la planification. Il s'intègre avec OpenID Connect pour le provisionnement d'identité et fournit un contrôle d'accès basé sur les rôles, une gestion sécurisée des identifiants et la mise en cache des requêtes basée sur les résultats. L'application est déployée et mise à l'échelle à travers des clusters Kubernetes en utilisant des charts Helm gérés.

PyQtGraph is a scientific plotting and graphics framework built for PyQt and PySide applications, providing fast, interactive 2D and 3D visualizations with GPU-accelerated rendering. It serves as both a real-time signal monitoring system for streaming time-series data and a toolkit for constructing interactive data dashboards with dockable panels, parameter trees, and custom widgets. The library also includes a node-based visual flowchart tool for building data processing pipelines and a scientific graphics export system that saves plots as PNG, SVG, or CSV and converts items to Matplotlib for

bqplot is an interactive data visualization library for Jupyter notebooks. It implements a grammar of graphics model, allowing users to build complex 2D charts by combining marks, scales, and axes. The library distinguishes itself with specialized toolkits for financial charting, such as OHLC candlesticks and time-series analysis, and geographic data visualization, including choropleths and custom map projections for TopoJSON and GeoJSON data. It enables deep interaction through tools like lasso selection, rectangular brushing, and the ability to manually manipulate plot points or line data.

MNE-Python is an open-source Python library for processing, visualizing, and analyzing human neurophysiological data, including MEG, EEG, sEEG, ECoG, and NIRS recordings. It provides a comprehensive framework for loading data from over 30 proprietary file formats into a common hierarchical FIF data structure, and represents all time-series data as NumPy arrays for seamless integration with the scientific Python ecosystem. The library is built around object-oriented data containers that encapsulate raw, epoched, evoked, and source data with built-in preprocessing and visualization methods. The

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