outil de visualisation permettant de voir les intersections de plusieurs ensembles, pour dépasser les possibilités offertes par le diagramme de Venn

décrit dans LEX, Alexander, GEHLENBORG, Nils, STROBELT, Hendrik, VUILLEMOT, Romain et PFISTER, Hanspeter, 2014. UpSet: Visualization of Intersecting Sets. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics [en ligne]. décembre 2014. Vol. 20, n° 12, pp. 1983‑1992. [Consulté le 25 août 2025]. DOI 10.1109/TVCG.2014.2346248. Disponible à l’adresse : https://ieeexplore.ieee.org/document/6876017

Scholia is a service that creates visual scholarly profiles for topics, people, organizations, species, chemicals, etc using bibliographic and other information in Wikidata.

Outil de visualisation et de partage pour les travailleurs de la connaissance

Prenez vos notes en Markdown et visualisez les relations entre elles dans Cosma :-)
Les visualisations ainsi générées ("cosmographes") peuvent facilement être partagées/diffusées au format HTML. :-)

découvert sur le blog d'Arthur Perret

Reproduction du Gapminder d'Hans Rosling & Co. à l'aide de Bokeh, bibliothèque Python de visualisation interactive de données

Interface permettant de visualiser les informations statistiques dans un set de données et selon la distribution de son choix (assez similaire à Geogebra)

Le code qui fait tourner l'outil est sur Github (aucune licence indiquée): https://github.com/AntoineSoetewey/statsandr

Explications ici: https://towardsdatascience.com/a-guide-on-how-to-read-statistical-tables-8fcfdb9e1a56

découvert grâce à Francesco

Outil d'exploration de données
À tester !

découvert grâce à Frédérique

Bibliothèque Python permettant de créer des figures interactives

À tester !

Pour avoir un aperçu en 5 minutes: https://nbviewer.jupyter.org/github/bokeh/bokeh-notebooks/blob/master/quickstart/quickstart.ipynb

Tutoriels pour Seaborn, bibliothèque Python de visualisation de données basée sur Matplotlib

Documentation de Seaborn, une bibliothèque de visualisation de données Python basée sur Matplotlib

Dans la galerie d'exemples, il y a vraiment de belles choses