📱GlyphX.

GlyphX — это современная библиотека визуализации данных на Python с поддержкой интерактивных SVG-графиков прямо из коробки.

🔹Особенности:

🔘Без plt.show() — графики отображаются автоматически.

🔘Поддержка зума/панорамирования.

🔘Подсказки при наведении.

🔘Экспорт в PNG, SVG, JPG.

🔘Группировка графиков в сетки.

🔘Поддержка Seaborn-стиля (lmplot, pairplot и др.).

🔘Тема "тёмная", шрифты, настройка стилей.

🔘Цветовой режим для дальтоников.

🔻Пример:

from glyphx import plot
plot(x=[1, 2, 3], y=[2, 4, 6], kind="line", label="Demo")

🔻Типы графиков:

🔘Линейные.
🔘Столбчатые.
🔘Круговые.
🔘Гистограммы.
🔘FacetGrid и др.

#Python #Визуализация #GlyphX #Matplotlib #Plotly #Графики #DataViz #Jupyter #SVG #PythonБиблиотеки

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/kjkoeller/glyphx

📱Param.

Param — это легковесная библиотека Python для декларативного описания параметров с поддержкой типов, диапазонов, значений по умолчанию и документации прямо в атрибутах класса.

🔹Особенности:

🔘Типизация и проверка диапазона.

🔘Поддержка значений по умолчанию и docstring.

🔘Наследование параметров от родительских классов.

🔘Динамически вычисляемые значения.

🔘Без зависимостей, всего 2 файла Python.

🔘BSD-лицензия — можно использовать в любых проектах.

#Python #Param #PythonБиблиотеки #Декларативность #TypeHints #Config #PythonDev #DataViz #Holoviz #OpenSource #Программирование #PyTools #PythonTips

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/holoviz/param

📱hvPlot.

hvPlot — высокоуровневая библиотека визуализации данных для Python.

hvPlot — это удобный и мощный API для построения графиков, созданный на основе знакомого интерфейса .plot из Pandas и расширенный инновационным .interactive API для лёгкого добавления интерактивности.

❓Почему hvPlot?

🔘Работает с популярными источниками данных: Pandas, Polars, XArray, Dask, Streamz, Intake, GeoPandas, NetworkX и другими.

🔘Поддерживает несколько бэкендов построения графиков: Bokeh, Matplotlib, Plotly.

🔘Объединяет возможности экосистемы HoloViz в едином и простом API.

🔘Подходит для быстрых исследований, построения отчётов и создания интерактивных приложений.

🔻Пример использования:

import numpy as np
import pandas as pd

idx = pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)
df  = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=idx, columns=list('ABCD')).cumsum()

import hvplot.pandas  # подключаем hvPlot для Pandas
df.hvplot()  # строим график

#Python #DataViz #Visualization #DataScience #Pandas #Matplotlib #Bokeh #Plotly #hvPlot #HoloViz #GeoPandas #XArray #Polars #Dask

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/holoviz/hvplot

📱Asciichart.

asciichart — лёгкая библиотека для рисования графиков в ASCII прямо в консоли. Ноль зависимостей, работает в Node.js и в браузере — идеально для быстрых CLI-визуализаций или логов.

🔹Что умеет: автоподбор диапазона и высоты, несколько серий на одном графике, масштабирование, цвета в терминале.

✅Маленькая и быстрая — отлично для отладочных скриптов и терминальных дашбордов.

✅Есть порт на Python(см. пункт 'установка') и множество реализаций на других языках — если нужен график в терминале, asciichart — отличный выбор.

⚙️Установка:

🔘Python:

pip install asciichartpy

🔘Node JS:

npm install asciichart

#asciichart #JavaScript #NodeJS #CLI #ASCII #DataViz #Terminal #Visualization #OpenSource #DevTools

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/kroitor/asciichart