3 रिपॉजिटरी
Utilities that perform data analysis and generate visual summaries directly within a terminal environment.
Distinct from Command Line Utilities: Distinct from general command line utilities as it focuses specifically on data analysis and visualization rather than system automation.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Command Line Analytics Tools. Refine with filters or upvote what's useful.
Clip टेक्स्ट विवरण से इमेज-आधारित चार्ट और आरेख उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक कमांड-लाइन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है। यह एक चार्ट जनरेटर के रूप में कार्य करता है जो ग्राफिकल यूजर इंटरफेस के उपयोग के बिना लिखित डेटा और वर्णनात्मक पैटर्न को विजुअल फॉर्मेट में परिवर्तित करता है। टूल स्केलेबल वेक्टर ग्राफिक्स तैयार करने में माहिर है, जो टेक्स्ट-टू-चार्ट ट्रांसफॉर्मेशन को XML-आधारित वेक्टर पथों में अनुवादित करता है। यह दृष्टिकोण विशेष रूप से डेवलपर दस्तावेज़ीकरण के लिए उपयुक्त तकनीकी चित्रण और आरेखों के स्वचालित निर्माण की अनुमति देता है। सिस्टम चार्ट तत्वों को स्थितिबद्ध करने और डेटा संरचनाओं को ज्यामितीय आकृतियों और विजुअल निर्देशांकों में मैप करने के लिए एक टेम्पलेट-संचालित लेआउट इंजन का उपयोग करता है।
Generates visual summaries and charts directly within a terminal environment.
Termgraph is a terminal data visualization library and command line analytics tool used to render bar charts, histograms, and heatmaps directly in the shell. It utilizes ANSI escape sequences and Unicode characters to generate colorful visual data representations within a text-based environment. The tool provides specialized capabilities for transforming raw datasets into horizontal or vertical bar graphs, column charts, and stacked charts. It also functions as a heatmap generator, mapping time-series data to a calendar layout to visualize temporal patterns over a year. The library supports
Transforms raw datasets into visual bar and column charts for quick analysis without leaving the terminal.
Data Hacks is a collection of command-line utilities designed for statistical computation, real-time stream processing, and text-based data visualization. The toolkit enables users to perform rapid analysis on large datasets directly within the terminal by processing information through standard input and output streams. The project distinguishes itself through its focus on memory-efficient, stream-oriented operations that allow for the analysis of large-scale data without requiring heavy infrastructure. It utilizes stateless functional transformations and reservoir sampling to handle data st
Provides a collection of terminal utilities for statistical computation, stream processing, and data visualization.