awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectServer MCPDespreCum realizăm clasamentulPresă
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 repository

Awesome GitHub RepositoriesScale Customizations

Advanced adjustments to color palettes, axis limits, and spacing within visualization scales.

Distinct from Data Visualization Scales: Broader than just color scales; covers the overall translation of data to visual properties.

Explore 1 awesome GitHub repository matching graphics & multimedia · Scale Customizations. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Scale Customizations GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • has2k1/plotnineAvatar has2k1

    has2k1/plotnine

    4,598Vezi pe GitHub↗

    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.

    Adjusts how data values translate to visual properties via color palettes and axis limit modifications.

    Pythondata-analysisgrammargraphics
    Vezi pe GitHub↗4,598
  1. Home
  2. Graphics & Multimedia
  3. Visualization and Mapping
  4. Mapping Libraries
  5. Data Visualization Scales
  6. Scale Customizations