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Backtrader is a Python framework designed for the development, backtesting, and live execution of algorithmic trading strategies. It provides a comprehensive environment for quantitative finance, allowing users to simulate trading logic against historical market data or connect directly to brokerage platforms for automated real-time trading. The project distinguishes itself through a unified event-driven architecture that treats backtesting and live trading with the same API. This consistency is supported by a flexible data-feed abstraction layer that normalizes diverse financial sources, ena

Plotly.js is a JavaScript charting library and interactive graphing framework used to create web-based visualizations. It functions as a high-performance data visualization engine that utilizes both SVG for static elements and WebGL for hardware-accelerated rendering of large datasets and complex 3D plots. The library is distinguished by specialized toolkits for financial analysis, such as candlestick and OHLC charts, and geographic mapping tools for rendering choropleth and scatter maps with custom projections. It also supports complex scientific visualizations, including Sankey diagrams, pa

Optuna is a Python-based hyperparameter optimization framework designed to automate the search for optimal machine learning model configurations. It functions as a Bayesian optimization library that systematically tests parameter combinations to maximize or minimize objective functions, streamlining the model development process through iterative evaluation. The project distinguishes itself through a define-by-run dynamic construction model, which allows users to build complex, conditional search spaces using standard programming logic. Its architecture is highly modular, featuring a pluggabl

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

This project is a scientific visualization guide and data visualization framework designed for creating high-quality 2D and 3D figures for academic journals and scientific publishing. It provides a structured approach to designing precise layouts, coordinate systems, and typography for complex scientific data. The project features a specialized print-ready PDF workflow and a CMYK print production workflow. These systems translate digital RGB colors into printer-specific CMYK profiles to ensure visual accuracy for physical hardcover and softcover printing. It also serves as a guide for SVG dat

jupyter-themes is a Jupyter Notebook theme manager and CSS interface customizer. It provides a command line tool to apply custom color schemes, fonts, and layout styles to notebook environments. The project includes a data visualization styling tool that synchronizes the aesthetic properties and color schemes of plotting libraries with the active interface theme. This ensures that data charts and figures remain visually consistent with the overall workspace theme.

SciencePlots is a Matplotlib style library and scientific plotting framework designed to automate the formatting of figures for academic journals and professional scientific publications. It provides a collection of visual presets and configuration rules for academic typography, layout, and resolution. The project features curated color-blind accessible palettes and figure formatters specifically designed to meet the strict submission standards of academic publishers. It includes specialized tools for professional figure styling and the rendering of non-Latin scripts for multilingual support.

This project is an educational resource and a collection of instructional materials for performing data manipulation and statistical analysis using Python. It provides a comprehensive set of guides and code examples for using the Pandas, NumPy, and Matplotlib libraries to analyze structured data. The resource includes a dedicated guide for reshaping, cleaning, and aggregating tabular data and time series via Pandas, alongside a reference for high-performance vectorized operations and linear algebra using NumPy. It also features tutorials for creating publication-quality charts, distribution p

react-vis is a declarative, component-based React data visualization library. It provides a framework of reusable building blocks for rendering interactive charts and graphs by mapping raw data to visual attributes such as position, color, and size. The system leverages D3 for its scaling and layout logic. The library is distinguished by its ability to handle complex data relationships, including hierarchical data via tree maps and circle packing, as well as multidimensional analysis using parallel axes and radar charts. It also supports network flow mapping to illustrate the volume and direc

fl_chart is a data visualization library and UI component framework for Flutter. It provides a system of reusable graphical widgets for creating interactive, customizable quantitative data visualizations. The framework supports a variety of chart types, including line, bar, pie, donut, scatter, radar, and candlestick views. It allows for the creation of complex visualizations such as layered data segments and financial charts. The library includes capabilities for interactivity and visual refinement, such as touch event handling, data tooltips, and state animations. It also provides tools fo

metrics-graphics is a data visualization library and declarative graphics framework designed to create principled data graphics and layouts. It functions as a statistical graphics engine that maps raw data to geometric shapes and structured objects to render complex, data-driven layouts. The toolkit specializes in rendering time-series data through line charts and scatterplots using a consistent layout system. It also provides capabilities for statistical distribution mapping, including the creation of rug plots to represent one-dimensional data density. The system covers a broad surface of

ggplot2 is a data visualization library for R based on a formal grammar of graphics. It provides a declarative plotting framework that allows users to create complex graphics by combining geometric objects, statistical summaries, and coordinate systems. The system is distinguished by a layered approach to composition, where visualizations are built incrementally by stacking independent geometric, statistical, and coordinate layers. It utilizes a hierarchical styling engine to manage non-data elements such as backgrounds, fonts, and margins, and includes a multi-panel faceting tool for splitti

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

यह प्रोजेक्ट इंटरैक्टिव Jupyter Notebooks के माध्यम से वितरित एक मशीन लर्निंग शैक्षिक पाठ्यक्रम और शिक्षण प्लेटफ़ॉर्म है। यह Python डेटा साइंस टूलकिट में महारत हासिल करने के लिए एक व्यापक गाइड के रूप में कार्य करता है, जो न्यूमेरिकल कंप्यूटिंग, टैबुलर डेटा मैनिपुलेशन और सांख्यिकीय विज़ुअलाइज़ेशन के लिए स्ट्रक्चर्ड ट्यूटोरियल प्रदान करता है। इस पाठ्यक्रम में Scikit-Learn के लिए विशिष्ट इम्प्लीमेंटेशन गाइड और न्यूरल नेटवर्क व कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने, ट्रेन करने और डिप्लॉय करने के लिए TensorFlow पर एक व्यावहारिक कोर्स शामिल है। यह समस्या के प्रारंभिक निरूपण और कार्य वर्गीकरण से लेकर इंटरैक्टिव वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से मॉडल के डिप्लॉयमेंट तक, प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने की एंड-टू-एंड प्रक्रिया को कवर करता है। यह प्रोजेक्ट मल्टीडायमेंशनल एरेज़ के साथ न्यूमेरिकल कंप्यूटिंग, एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस और डेटा प्रीप्रोसेसिंग रूटीन सहित व्यापक क्षमता सतह को कवर करता है। यह सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग, ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग पाइपलाइन, हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन और क्लासिफिकेशन मेट्रिक्स व क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करके मॉडल मूल्यांकन के लिए विस्तृत वर्कफ़्लो प्रदान करता है। शैक्षिक सामग्री को नोटबुक की एक सीरीज़ के रूप में व्यवस्थित किया गया है जो डेटा साइंस वर्कफ़्लो को दस्तावेज़ित करने के लिए नैरेटिव स्पष्टीकरण के साथ Python कोड को इंटरलीव करती है।

Live-Charts एक .NET डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है जो इंटरैक्टिव चार्ट्स, मैप्स और गेज का संग्रह प्रदान करती है। यह .NET एप्लिकेशन के भीतर जटिल डेटा सेट को रेंडर करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक रीयल-टाइम चार्टिंग इंजन और मल्टी-फॉर्मेट ग्राफिक्स लाइब्रेरी के रूप में कार्य करता है। लाइब्रेरी में बड़े डेटासेट की खोज करने में सक्षम इंटरैक्टिव डेटा डैशबोर्ड बनाने के लिए टूल्स शामिल हैं। यह ज़ूमिंग, पैनिंग और सैकड़ों हजारों डेटा पॉइंट्स को नेविगेट करने के लिए कई कोऑर्डिनेट एक्सिस का उपयोग करने के लिए एक सिस्टम द्वारा समर्थित है। विज़ुअलाइज़ेशन इंजन बार, लाइन्स, हीट मैप्स और भौगोलिक मैप्स सहित विभिन्न फॉर्मेट्स का समर्थन करता है। इसमें रीयल-टाइम डेटा मॉनिटरिंग और लाइव मेट्रिक्स और ट्रेंड्स को ट्रैक करने के लिए डेस्कटॉप डैशबोर्ड के विकास के लिए क्षमताएं शामिल हैं।

ScrollableGraphView is a Swift data visualization library and iOS plotting framework used to render discrete numerical datasets as interactive graphs. It provides a scrollable user interface component that visualizes data points using a coordinate system with configurable layouts and styling. The framework is characterized by its adaptive graph scaling, which automatically adjusts the vertical axis to fit the visible data points as the user scrolls. It supports real-time data rendering, allowing graph views to update instantly as underlying datasets change through animated transitions. The l

Vega-Lite is a high-level declarative language for specifying interactive, multi-view visualizations. It compiles a concise JSON specification into a full Vega visualization, automatically inferring scales, axes, and legends from encoding declarations. The grammar-of-graphics encoding maps data fields to visual channels such as position, color, size, and shape, while a multi-view composition grammar enables layered, faceted, concatenated, and repeated layouts. Reactive parameter binding links named parameters to input widgets, selections, and expressions for dynamic updates. The project suppo

This is an interactive notebook-based course that teaches machine learning from Python fundamentals through deep learning and natural language processing. It uses real datasets and multiple frameworks within a structured, hands-on curriculum that combines concise explanations with executable code cells, built-in datasets, and embedded exercise checkpoints. Learning progresses through data preparation and exploration, classical machine learning workflows, computer vision with convolutional neural networks, and natural language processing with deep learning, all delivered as a cohesive progressi

यह C++ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी एक वैज्ञानिक प्लॉटिंग फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग 2D और 3D चार्ट, नेटवर्क ग्राफ और भौगोलिक मानचित्र बनाने के लिए किया जाता है। यह एक मल्टी-बैकएंड ग्राफिक्स लाइब्रेरी के रूप में कार्य करती है, जो विभिन्न आउटपुट बैकएंड का समर्थन करने के लिए निम्न-स्तरीय रेंडरिंग इंजन से उच्च-स्तरीय प्लॉटिंग लॉजिक को अलग करती है। यह प्रोजेक्ट अपने दोहरे-इंटरफेस API के साथ खुद को अलग करता है, जो तेजी से प्रोटोटाइपिंग के लिए एक वैश्विक कार्यात्मक इंटरफेस और सटीक नियंत्रण के लिए एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड इंटरफेस दोनों प्रदान करता है। इसमें टाइल वाले ग्रिड और सबप्लॉट्स को प्रबंधित करने के लिए एक कंपोनेंट-आधारित लेआउट इंजन है, साथ ही एक लेयर्ड प्लॉट स्टेट है जो कुल्हाड़ियों (axes) को साफ किए बिना कई डेटा सीरीज़ को ओवरले करने की अनुमति देता है। यह लाइब्रेरी गणितीय फ़ंक्शन प्लॉटिंग, वेक्टर फील्ड्स और हीटमैप व समानांतर निर्देशांक के माध्यम से बहुआयामी डेटा विश्लेषण सहित विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। इसमें भौगोलिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए विशेष टूल्स शामिल हैं, जैसे कि जियोबबल और जियोडेंसिटी प्लॉट्स, साथ ही निर्देशित और अनिर्देशित ग्राफ नेटवर्क को रेंडर करने के लिए टूल्स। सामान्य क्षमताओं में एक्सिस प्रबंधन, कलरमैप के साथ सौंदर्यपरक स्टाइलिंग और उच्च-गुणवत्ता वाले ग्राफिक्स का निर्यात शामिल है। यह प्रोजेक्ट विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टमों में इंस्टॉलेशन की सुविधा के लिए बिल्ड ऑटोमेशन और डिपेंडेंसी पुनर्प्राप्ति के लिए CMake का उपयोग करता है।