Awesome GitHub RepositoriesPlot Annotations

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

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।

Plotnine 'Grammar of Graphics' पर आधारित Python के लिए एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है। यह एक घोषणात्मक (declarative) सांख्यिकीय प्लॉटिंग फ्रेमवर्क और मल्टी-पैनल प्लॉटिंग इंजन के रूप में कार्य करता है, जो यूज़र्स को डेटा वेरिएबल्स को स्थिति, रंग और आकार जैसे विज़ुअल गुणों से मैप करके जटिल चार्ट बनाने की अनुमति देता है। प्रोजेक्ट को इसके लेयर्ड कंपोजिशन मॉडल और सांख्यिकीय ट्रांसफॉर्मेशन इंजन द्वारा प्रतिष्ठित किया गया है जो विज़ुअल्स रेंडर करने से पहले एग्रीगेशन और गणना करता है। इसमें मल्टी-पैनल फैसेटिंग के लिए एक व्यापक सिस्टम है, जो श्रेणीबद्ध वेरिएबल्स के आधार पर एक एकल विज़ुअलाइज़ेशन को सब-प्लॉट्स के ग्रिड में विभाजित करने में सक्षम बनाता है। लाइब्रेरी वितरण, क्षेत्र और स्कैटर प्लॉट्स के लिए विविध ज्यामितीय प्रतिनिधित्व, और भौगोलिक सीमाओं को रेंडर करने के लिए जियोस्पेशियल विज़ुअलाइज़ेशन सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह डेटा-संचालित तत्वों को गैर-डेटा सौंदर्य गुणों से अलग करने के लिए स्केल मैपिंग, कोऑर्डिनेट प्रोजेक्शन और थीम-आधारित स्टाइलिंग के लिए व्यापक टूल प्रदान करती है। फ्रेमवर्क रेंडरिंग के लिए Matplotlib बैकएंड का उपयोग करता है और पाइपिंग ऑपरेशंस के माध्यम से टैबुलर डेटाफ़्रेम के साथ एकीकृत होता है।

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 IPython and Jupyter notebooks that utilizes a grammar of graphics. It functions as a tool for creating 2D charts and maps with real-time updates and bidirectional communication between the kernel and frontend. The library is distinguished by its ability to act as a geographic data visualization tool, rendering choropleth maps and spatial data via GeoJSON and custom projections. It also serves as a financial charting tool for producing OHLC and candle bar charts, and as an interactive dashboard framework for combining plotting widgets wit

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