Awesome GitHub RepositoriesVisualization

Bokeh is a Python data visualization library and interactive plotting framework used to create high-performance graphics and data dashboards that render in web browsers. It serves as a tool for generating standalone HTML documents, embedded components for digital notebooks, and full-stack web applications powered by a Python backend. The project distinguishes itself through its ability to handle large or streaming datasets while maintaining smooth interactivity. It enables linked brushing across multiple views, allowing data selected in one plot to automatically highlight corresponding data i

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

Penrose is a compiler that transforms structured mathematical notation into optimized SVG diagrams. It uses a three-stage pipeline of separate domain, substance, and style files to define mathematical objects, relationships, and visual presentation, then solves continuous optimization problems with user-defined spatial constraints and objectives to automatically arrange diagram elements. The system separates diagram content from visual style using distinct declarative languages, and provides a typed domain language with subtype hierarchies for mathematical objects. It supports embedding compi

SandDance is a hardware-accelerated visualization library and web-based data explorer designed for the interactive analysis of large, non-aggregated datasets. It functions as an interactive data visualization tool that renders complex datasets and intricate visuals within a browser. The project provides an embeddable data canvas consisting of web components and tags, allowing for the integration of full visualization interfaces and interactive charts into external web applications. It utilizes WebGL hardware acceleration to efficiently render large volumes of data as interactive graphics. Th

Plotnine este o bibliotecă de vizualizare a datelor pentru Python bazată pe Grammar of Graphics. Servește drept framework declarativ de plotting statistic și motor de plotting multi-panel, permițând utilizatorilor să creeze grafice complexe prin maparea variabilelor de date la proprietăți vizuale precum poziția, culoarea și dimensiunea. Proiectul se distinge prin utilizarea unui model de compoziție stratificat și a unui motor de transformare statistică care efectuează agregări și calcule înainte de a randa vizualele. Dispune de un sistem cuprinzător pentru faceting multi-panel, care permite împărțirea unei singure vizualizări într-o grilă de sub-grafice bazate pe variabile categorice. Biblioteca acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv reprezentări geometrice diverse pentru distribuție, arie și scatter plots, precum și vizualizare geospațială pentru randarea limitelor geografice. Oferă instrumente extinse pentru maparea scalei, proiecții de coordonate și stilizare bazată pe teme pentru a separa elementele bazate pe date de proprietățile estetice non-date. Framework-ul utilizează un backend Matplotlib pentru randare și se integrează cu dataframe-urile tabelare prin operațiuni de piping.

Yellowbrick este o bibliotecă de vizualizare pentru machine learning și un instrument de diagnosticare a modelelor conceput pentru a analiza importanța feature-urilor, distribuțiile țintă și metricile de eroare ale modelelor. Servește ca toolkit vizual pentru diagnosticarea underfitting-ului și overfitting-ului prin utilizarea curbelor de validare și învățare. Proiectul oferă suite specializate pentru evaluarea modelelor predictive și a învățării nesupervizate. Permite determinarea numărului optim de clustere prin metode de tip elbow și coeficienți silhouette, și evaluează calitatea clasificatorilor și regresorilor prin curbe ROC, matrice de confuzie și grafice de reziduuri. Biblioteca acoperă mai multe domenii de capabilități de nivel înalt, inclusiv analiza feature engineering-ului pentru a identifica variabilele predictive, hyperparameter tuning pentru a ajusta complexitatea modelului și diagnosticarea erorilor de regresie pentru a identifica punctele de date influente. Include, de asemenea, instrumente pentru proiecția manifold learning pentru a vizualiza date de înaltă dimensiune și corpora de text. Instrumentul se integrează cu API-ul Scikit-Learn pentru a consuma metodele standard de fit și predict.

A python library for decision tree visualization and model interpretation.

Multiplatform plotting library based on the Grammar of Graphics

Next-gen fast plotting library running on WGPU using the pygfx rendering engine

Python histogram library - histograms as updateable, fully semantic objects with visualization tools. Python HYSTograms.