5 repository-uri
Libraries that generate standardized JSON specifications based on the Vega-Lite grammar for rendering statistical graphics.
Distinct from Python Visualization: Distinct from general Python visualization by specifically focusing on the generation of Vega-Lite JSON schemas rather than direct rendering.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching part of an awesome list · Vega-Lite Specifications. Refine with filters or upvote what's useful.
Altair is a declarative data visualization library for Python that generates Vega-Lite specifications. It functions as a tool for mapping data to graphical marks using a high-level syntax, allowing users to describe the desired visual outcome instead of writing imperative drawing commands. The framework enables the creation of interactive charts and graphics, including linked views and filtered displays that respond to user input in real time. It supports the design of multi-view dashboards by combining visualizations into layered or faceted layouts. The library provides capabilities for sta
Acts as a Python interface for creating statistical visualizations by generating compatible Vega-Lite specifications.
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
Produces declarative JSON specifications based on the Vega-Lite grammar for web-based chart rendering.
Livebook is an interactive notebook platform for Elixir that provides a web-based environment for writing and running code cells alongside Markdown content, visualizations, and reproducible workflows. It serves as a multi-cloud auto-clustering tool that automatically discovers and joins Elixir nodes into clusters across Kubernetes, AWS ECS, and Fly.io for distributed execution, and also functions as a notebook deployment tool that packages notebooks into standalone web applications with authentication, secrets, and Docker support. The platform enables real-time collaborative editing, synchron
Renders Vega-Lite charts, tables, maps, and other rich outputs directly within notebook cells.
Lux este un instrument automatizat de analiză exploratorie a datelor conceput pentru a genera reprezentări vizuale inteligente ale dataframe-urilor pandas. Acesta identifică tipare și tendințe prin recomandarea tipurilor optime de diagrame și mapări ale axelor bazate pe atributele statistice ale unui set de date. Instrumentul funcționează ca un strat interactiv de profilare a datelor care permite utilizatorilor să răsfoiască și să interogheze colecții de diagrame folosind filtre și wildcard-uri. De asemenea, servește ca un generator de cod de vizualizare, traducând diagramele produse automat în cod programatic sau HTML pentru rafinare manuală în biblioteci externe. Sistemul acoperă o gamă largă de capabilități de analiză exploratorie, inclusiv codificarea automată a diagramelor, descoperirea ghidată prin recomandări de pași și capacitatea de a exporta configurații vizuale ca specificații declarative. Acest proiect se integrează direct în pandas pentru a suprascrie imprimarea implicită a dataframe-urilor cu componente de vizualizare interactive.
Translates internal visual configurations into declarative Vega-Lite JSON specifications for standard plotting libraries.
Polynote este un mediu de notebook poliglot și un sistem de documente interactive conceput pentru executarea codului în mai multe limbaje în cadrul aceluiași document. Funcționează ca un instrument de analiză a datelor cross-language și un IDE pentru limbaje JVM, permițând utilizatorilor să combine cod executabil, text îmbogățit și vizualizări de date pentru a prototipa și documenta fluxuri de lucru tehnice. Sistemul se distinge prin capacitatea de a partaja date și variabile între diferite runtime-uri de limbaj, cum ar fi Python și JVM. Utilizează conversia de obiecte între limbaje și wrapping-ul de date pentru a transmite obiecte între runtime-uri, permițând fluxuri de lucru cu date multilingve. În plus, se integrează cu Apache Spark pentru a executa sarcini de procesare distribuită a datelor prin trimiteri către clustere locale sau remote. Platforma oferă o suită cuprinzătoare de capabilități pentru analiza și vizualizarea datelor, inclusiv un tabel de simboluri în timp real pentru monitorizarea runtime-ului și suport pentru randarea specificațiilor Vega. Gestionează dependențele pentru runtime-urile JVM și Python folosind rezoluția bazată pe coordonate și oferă editare îmbunătățită de tip IDE cu autocompletare și evidențierea erorilor. Funcțiile de gestionare a documentelor includ un cuprins dinamic, căutarea conținutului în mai multe notebook-uri și recuperarea backup-urilor bazată pe browser pentru a preveni pierderea datelor din fișiere corupte.
Renders Vega-Lite specifications as interactive visualizations that reference variables from other notebook cells.