3 repository-uri
Utilities that perform data analysis and generate visual summaries directly within a terminal environment.
Distinct from Command Line Utilities: Distinct from general command line utilities as it focuses specifically on data analysis and visualization rather than system automation.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Command Line Analytics Tools. Refine with filters or upvote what's useful.
Clip este un instrument de vizualizare a datelor în linie de comandă conceput pentru a genera diagrame și grafice bazate pe imagini din descrieri text. Funcționează ca un generator de grafice care convertește datele scrise și modelele descriptive în formate vizuale fără utilizarea unei interfețe grafice. Instrumentul se specializează în producerea de grafică vectorială scalabilă (SVG), traducând transformările text-to-chart în căi vectoriale bazate pe XML. Această abordare permite crearea automată de ilustrații tehnice și diagrame potrivite special pentru documentația dezvoltatorilor. Sistemul folosește un motor de layout bazat pe template-uri pentru a poziționa elementele graficului și a mapa structurile de date în forme geometrice și coordonate vizuale.
Generates visual summaries and charts directly within a terminal environment.
Termgraph is a terminal data visualization library and command line analytics tool used to render bar charts, histograms, and heatmaps directly in the shell. It utilizes ANSI escape sequences and Unicode characters to generate colorful visual data representations within a text-based environment. The tool provides specialized capabilities for transforming raw datasets into horizontal or vertical bar graphs, column charts, and stacked charts. It also functions as a heatmap generator, mapping time-series data to a calendar layout to visualize temporal patterns over a year. The library supports
Transforms raw datasets into visual bar and column charts for quick analysis without leaving the terminal.
Data Hacks is a collection of command-line utilities designed for statistical computation, real-time stream processing, and text-based data visualization. The toolkit enables users to perform rapid analysis on large datasets directly within the terminal by processing information through standard input and output streams. The project distinguishes itself through its focus on memory-efficient, stream-oriented operations that allow for the analysis of large-scale data without requiring heavy infrastructure. It utilizes stateless functional transformations and reservoir sampling to handle data st
Provides a collection of terminal utilities for statistical computation, stream processing, and data visualization.