📊 Charts with pure python

from chart import bar

x = [500, 200, 900, 400]
y = ['marc', 'mummify', 'chart', 'sausagelink']

bar(x, y)

       marc: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇             
    mummify: ▇▇▇▇▇▇▇                       
      chart: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇
sausagelink: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇                              

from chart import bar
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'artist': ['Tame Impala', 'Childish Gambino', 'The Knocks'],
    'listens': [8_456_831, 18_185_245, 2_556_448]
})
bar(df.listens, df.artist, width=20, label_width=11, mark='🔊')

Tame Impala: 🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊           
Childish Ga: 🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊🔊
 The Knocks: 🔊🔊🔊                                

from chart import histogram

x = [1, 2, 4, 3, 3, 1, 7, 9, 9, 1, 3, 2, 1, 2]

histogram(x)

▇        
▇        
▇        
▇        
▇ ▇      
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▇ ▇     ▇
▇ ▇   ▇ ▇

from chart import histogram
import scipy.stats as stats
import numpy as np

np.random.seed(14)
n = stats.norm(loc=0, scale=10)

histogram(n.rvs(100), bins=14, height=7, mark='🍑')

            🍑              
            🍑   🍑          
            🍑 🍑 🍑          
            🍑 🍑 🍑          
        🍑   🍑 🍑 🍑          
      🍑 🍑 🍑 🍑 🍑 🍑 🍑 🍑 🍑    
      🍑 🍑 🍑 🍑 🍑 🍑 🍑 🍑 🍑   🍑

from chart import scatter

x = range(0, 20)
y = range(0, 20)

scatter(x, y)

                                       •
                                   • •  
                                 •      
                             • •        
                         • •            
                       •                
                  •  •                  
                •                       
            • •                         
        • •                             
      •                                 
  • •                                   
•                                       

from chart import scatter
import numpy as np

np.random.seed(1)
N = 100
x = np.random.normal(100, 50, size=N)
y = x * -2 + 25 + np.random.normal(0, 25, size=N)

scatter(x, y, width=20, height=9, mark='^')

^^                  
 ^                  
    ^^^             
    ^^^^^^^         
       ^^^^^^       
        ^^^^^^^     
            ^^^^    
             ^^^^^ ^
                ^^ ^

from chart.preprocessing import NumberBinarizer

nb = NumberBinarizer(bins=4)
x = range(10)
nb.fit(x)
nb.transform(x)

[0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3]

from chart.preprocessing import RangeScaler

rs = RangeScaler(out_range=(0, 10), round=False)
x = range(50, 59)
rs.fit_transform(x)

[0.0, 1.25, 2.5, 3.75, 5.0, 6.25, 7.5, 8.75, 10.0]

pip install chart