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Python · Visualizacion · v0.2.4

Crea reportes visuales desde Python

Dashboards interactivos, presentaciones HTML, reportes PDF y analisis exploratorio automatico. Todo con una API simple y elegante.

$ pip install viewx Copiar
5
Modulos principales
6
Temas de dashboard
20+
Animaciones
100%
Python puro
Modulos

Todo lo que necesitas para visualizar datos

■

HTML Dashboard

Constructor de dashboards con Plotly. 6 temas integrados, grid responsive, valueboxes, infoboxes y graficos interactivos.

add_valuebox() add_chart() generate()
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✎

Report

Genera documentos PDF profesionales con LaTeX. Secciones, tablas, imagenes, codigo, graficos TikZ y cajas destacadas.

add_section() add_plot() build()
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☷

DataMatrix

Analisis exploratorio automatico con reportes HTML interactivos. Detecta tipos de datos, valores nulos, duplicados, y genera visualizaciones para cada variable. Incluye analisis bibliometrico opcional.

generate_report() clean_data() _analyze_columns()
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▶

Slides

Presentaciones HTML programaticas con 6 temas, 20+ animaciones y graficos Plotly integrados.

Slide() Grid() export()
Ver documentacion →
☰

Datasets

Carga datasets internos (iris, penguins, titanic) o genera datos sinteticos con distribuciones configurables.

load_iris() generate_dataset()
Ver documentacion →
🙾

Todo la visualizacion en un solo lugar

ViewX es una herramienta integral para la visualizacion de datos.

generate() viewx
Repositorio →
∞

Integracion StatsLibX

ViewX se integra perfectamente con StatsLibX para combinar analisis estadistico con visualizacion avanzada.

statslibx viewx
Ver StatsLibX →

Simple pero poderoso

ViewX esta disenado para ser intuitivo. Con pocas lineas de codigo puedes crear dashboards completos, reportes PDF o presentaciones interactivas.

  • ✓ API declarativa y consistente
  • ✓ Exportacion a HTML, PDF o navegador
  • ✓ Temas profesionales integrados
  • ✓ Compatible con pandas y numpy
from viewx import DataMatrix, HTML, Report, Presentation
from viewx.Slides import Slides
from viewx.datasets import load_iris

df = load_iris()

# EDA interactivo
DataMatrix(df).analyze().generate_report("report.html")

# Dashboard auto
HTML.auto_generate(df, title="Dashboard")

# Slides auto
Slides(df, auto=True, title="Overview")

# PDF auto (requiere pdflatex)
Report.auto_generate(df, filename="quality_report")