12 repository-uri
Frameworks for applying user-defined or external plotting functions to grid facets.
Distinct from Statistical Plotting Libraries: Distinct from Plot Axis Customizers: focuses on integrating external plotting logic into grid layouts rather than just axis configuration.
Explore 12 awesome GitHub repositories matching data & databases · Custom Plotting Integrations. Refine with filters or upvote what's useful.
Charts is a data visualization framework and charting library for iOS, tvOS, and macOS. It provides a set of graphical components used to render interactive line, bar, pie, and scatter charts to represent complex data sets. The project serves as an implementation of a charting library adapted specifically for the Apple ecosystem. It includes a rendering engine capable of plotting data points directly from database records. The framework covers a broad range of visualization capabilities, including interactive data exploration via zooming and panning gestures, visual style customization for c
Implements a rendering engine capable of plotting data points directly from database records.
DearPyGui is a GPU-accelerated, immediate-mode graphical user interface framework for Python. It provides a high-performance toolkit for building interactive desktop applications by leveraging native hardware-accelerated rendering backends across multiple operating systems. By utilizing an immediate-mode execution model, the library offers direct control over the rendering loop and element state, enabling the creation of responsive, dynamic interfaces. The framework distinguishes itself through its ability to handle complex, high-frequency visual updates, making it suitable for real-time data
Enables querying specific plot regions via mouse gestures to trigger custom analytical callbacks.
Seaborn is a Python library designed for statistical data visualization. It functions as a high-level interface built on the Matplotlib ecosystem, providing specialized routines to explore and communicate complex patterns within datasets. The framework enables users to generate informative graphics through automated statistical aggregation, multi-plot faceting, and integrated regression modeling. The library distinguishes itself through a declarative approach to data mapping, which translates raw inputs into visual properties like color, size, and position. It includes a robust statistical tr
Allows users to inject custom plotting functions into grid facets for flexible visualization.
uPlot este o bibliotecă de charting de serii temporale pe canvas de înaltă performanță, concepută pentru a randa milioane de puncte de date cu rate de cadre ridicate. Acesta funcționează ca un vizualizator de date de înaltă frecvență și un plotter de fluxuri de date în timp real, utilizând API-ul HTML5 Canvas pentru a menține responsivitatea atunci când plotează seturi de date temporale mari. Proiectul se distinge ca un framework de vizualizare bazat pe plugin-uri care permite randatoarelor personalizate să creeze vizualuri specializate, cum ar fi hărți termice (heatmaps) și diagrame box-and-whisker. De asemenea, servește ca un instrument interactiv de charting financiar, suportând în mod specific grafice OHLC, bare și benzi de arie. Biblioteca acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv gestionarea axelor cu scale liniare, logaritmice și uniforme, și navigarea interactivă prin zoom, pan și cursoare sincronizate pe mai multe vizualizări legate. Oferă sisteme pentru streaming-ul dinamic de date cu buffering de tip sliding-window și instrumente pentru gestionarea datelor lipsă și procesarea conștientă de fusul orar. Funcționalitatea suplimentară include agregarea graficelor stivuite și capacitatea de a exporta vizualizările în formate de imagine statice.
Allows the integration of custom plotting functions to create specialized visualizations like heatmaps and box-and-whisker plots.
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
Plots lines defined by mathematical formulas over a range of X values.
Creates persistent query ranges on a plot to extract and process specific data sub-regions.
sc-im este un calculator de tip tabel (spreadsheet) cu interfață text și manager de date. Oferă un mediu bazat pe tastatură pentru efectuarea calculelor matematice și gestionarea grilelor de date în cadrul unei interfețe în linie de comandă. Aplicația este scriptabilă, suportând funcții personalizate, declanșatoare bazate pe evenimente și integrarea scripturilor externe pentru automatizarea sarcinilor de calcul. De asemenea, permite încărcarea modulelor compilate externe la runtime pentru a-și extinde capabilitățile matematice. Sistemul acoperă gestionarea datelor prin sortarea rândurilor, filtrare și calcule de subtotaluri. Suportă interoperabilitatea datelor prin importul și exportul formatelor CSV, TAB, Markdown și XLSX. Capabilitățile suplimentare includ un mod de execuție non-interactiv pentru procesarea datelor headless și capacitatea de a trimite date către software-uri de plotare externe pentru vizualizare.
Integrates with external plotting software to generate visual representations of spreadsheet data.
This C++ data visualization library is a scientific plotting framework used to create 2D and 3D charts, network graphs, and geographic maps. It operates as a multi-backend graphics library, decoupling high-level plotting logic from low-level rendering engines to support various output backends. The project distinguishes itself with a dual-interface API, providing both a global functional interface for rapid prototyping and an object-oriented interface for precise control. It features a component-based layout engine for managing tiled grids and subplots, alongside a layered plot state that all
Provides a framework for defining new plot categories by implementing custom backend interfaces for specialized visualizations.
Acest proiect este o colecție de modele de implementare și exemple de cod sursă pentru construirea de aplicații desktop folosind diverse biblioteci de interfață Python. Oferă implementări de referință și modele arhitecturale pentru mai multe framework-uri, inclusiv PyQt, PySide, Tkinter, Kivy și Streamlit. Repository-ul se distinge prin oferirea de exemple specializate pentru diverse tipuri de interfețe, variind de la software desktop profesional și ferestre native până la dashboard-uri de date web reactive și instrumente de data science. Include material de referință specific pentru modele UI cross-platform, cum ar fi layout-urile model-view și execuția asincronă a sarcinilor în fundal. Proiectul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv gestionarea layout-ului, dezvoltarea de widget-uri personalizate cu animații și randarea accelerată GPU pentru vizualizări în timp real. De asemenea, demonstrează tehnici de gestionare a datelor, cum ar fi filtrarea bazată pe proxy și stilizarea datelor tabelare, precum și fluxuri de lucru de deployment pentru împachetarea codului sursă în executabile distribuibile cu active încorporate. Exemplele abordează în continuare componente UI funcționale, cum ar fi validarea input-ului, meniurile de navigare și integrarea în system tray, alături de implementări de securitate pentru autentificarea utilizatorilor și controlul accesului bazat pe roluri.
Provides examples of integrating external plotting libraries into Python GUI interfaces for custom data visualization.
This project is a mathematical visualization library and a collection of algorithmic art. It serves as a data visualization guide and an interactive visualizer, providing a set of implementations for rendering complex geometric shapes and mathematical concepts through code. The collection focuses on generating aesthetic patterns and precise graphic elements, including fractals, Bezier curves, and Lissajous patterns. It uses recursive functions and iterative algorithms to produce complex geometric structures and algorithmic art. The library covers a range of capabilities including interactive
Renders curves by plotting mathematical formulas evaluated over a range of independent parameters.
Makie.jl is a high-performance Julia data visualization library and hardware-accelerated plotting engine used to create interactive 2D and 3D visualizations. It functions as a reactive visualization framework where plots update automatically via observables and compute graphs, and as a vector graphics generator for high-resolution academic output. The system is distinguished by its backend-agnostic rendering pipeline, which supports OpenGL, WebGL, and ray-traced scenes. It employs a grammar-of-graphics approach to map variables to aesthetic attributes and utilizes a hierarchical scene graph t
Allows the definition of new plotting commands and attributes to support specialized data representations.
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
Integrates non-plot elements like tables into the layout by wrapping them for consistent alignment and sizing.