3 repository-uri
Transformation of numerical data into 2D coordinate-based graphical representations.
Distinct from Dynamic Vector Visualizations: Candidates focus on 3D solids or SVG rendering; this is about general numerical array to chart transformation.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching graphics & multimedia · Coordinate-Based Plotting. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is a comprehensive library of practical Python code examples and patterns. It provides a collection of scripts and snippets designed to demonstrate a wide range of programming tasks, from basic syntax to advanced implementation patterns. The repository focuses on several core domains, including the implementation of concurrency and multithreading examples, data analysis snippets for cleaning and manipulating tabular data, and various data visualization examples. It also covers automation scripts for file system management and a variety of general programming patterns. Additional
Transforms numerical arrays into coordinate-based graphical representations using specialized plotting libraries.
roughViz is a JavaScript data visualization library used to create charts with a hand-drawn, sketchy aesthetic. It functions as an SVG charting framework that renders visualizations in the browser, prioritizing the communication of general trends and patterns over absolute precision. The library provides a collection of tools to generate several chart types, including bar, line, pie, donut, and scatter plots, as well as stacked bar charts. These visualizations are produced using a non-linear drawing style to present technical information in an informal, organic appearance.
Transforms numerical arrays into 2D coordinate-based graphical representations like scatter plots and bar charts.
Acest proiect este o resursă educațională de machine learning constând în implementări Python ale modelelor de învățare statistică și exemple de analiză a datelor dintr-un manual de bază. Servește ca bibliotecă de modelare statistică ce oferă codul necesar pentru a implementa regresia liniară, clasificarea și tehnici de învățare nesupervizată pentru analiza academică a datelor. Repository-ul este structurat ca o implementare bazată pe referințe, cu un layout de directoare care oglindește ierarhia capitolelor și secțiunilor publicației academice asociate. Include un set de scripturi și notebook-uri concepute pentru a genera grafice și figuri academice pentru a vizualiza rezultatele statistice. Codebase-ul acoperă o gamă largă de domenii de învățare statistică, inclusiv practica învățării supervizate pentru modelarea predictivă și învățarea nesupervizată pentru descoperirea tiparelor în date. Aceste implementări sunt folosite pentru a recrea figurile statistice specifice, tabelele de rezumat și rezultatele modelelor găsite în textul de referință.
Implements coordinate-based plotting to generate static academic figures from statistical data.