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Facets is a set of interactive software tools for the statistical analysis, distribution visualization, and multidimensional exploration of machine learning datasets. It provides a visual interface for identifying outliers and missing values in numeric and string data, specifically designed for auditing dataset quality and identifying skews between training and validation sets. The system uses multidimensional facet-based visualization and interactive bucketing to map individual data points across multiple feature axes. It employs synchronized view filtering and animated dimension transitions

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।

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.