Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 22:17 UTC

mwaskom / seaborn

Statistical data visualization in Python

PythonBSD-3-Clause★ 14.008 Sterne⑂ 2.126 Forksseit Juni 2012Auf GitHub ansehen ↗

mwaskom/seaborn erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (90/100) ab, am schwächsten bei Vitality (44/100). Zuletzt vor 52 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

83
gesamt / 100
Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

83
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Michael WaskomPersönliches Konto
3.463 Follower58 öffentliche Reposseit Juni 2010@modal-labs

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIseaborn0.13.235.437.48836vor 945 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

44Schwach · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualitätletzter Push vor 52 Tagen
2.1/36Commit-Rhythmus3/52 Wochen mit Commits
11.5/18Commit-Volumen18 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained15 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year18
human_commit_share0,95
days_since_last_push52
active_weeks_last_year3
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus37 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualitätletztes Release vor 945 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 62,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count37
latest_release_tagv0.13.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release945
mean_days_between_releases62,3

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

89Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars14.008 Stars
25/25Forks2.126 Forks
13.3/15Watcher250 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.126
stars14.008
watchers250
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat35.437.488 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesseaborn
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads35.437.488
unverified_packages_excluded
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.2/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 86 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 58 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,86
Wie die Bewertung erfolgt
39.2/42Issue-Lösungsquote93 % der Issues geschlossen
22.3/30PR-Annahme863/1.160 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance0/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 10/30 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs863
open_issues175
closed_issues2.484
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,934
closed_unmerged_prs297
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
25/25Reichweite des Inhabers3.463 Follower von mwaskom
24.9/25Kontohistorie58 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers3.463
owner_typeUser
is_verified
owner_loginmwaskom
public_repos58
account_age_days5.905
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
4/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 945 Tagen
20/20Versionshistorie36 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesseaborn
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish945

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests15 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://seaborn.pydata.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, data-visualization, data-science, matplotlib, pandas
has_wikija
homepagehttps://seaborn.pydata.org
docs_sitehttps://seaborn.pydata.org
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

74Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
1.2/2.5CI-Tests15 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-ReviewFound 10/30 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributorsproject has 58 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained15 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
2/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages12
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:seaborn@0.13.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 12 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

62Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie77 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,811
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlMakefile, doc/Makefile, doc/_docstrings/Makefile, doc/_tutorial/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung5 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, doc/Makefile, doc/_docstrings/Makefile, doc/_tutorial/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,05
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
51/55Handhabbare Dateigrößen11/152 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes122.179
source_files_sampled152
oversized_source_files11
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files
interfaces_expected_of
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

14.008GitHub-Sterne
99Mitwirkende
18Commits, letzte 12 Monate
52Tage seit letztem Push
37Releases
1Bus-Faktor
175offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2.126 ⇿
0Sterne
2.126Forks
19Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

1.0001.2001.4001.6001.8002.0002.2002.126282020-062023-072026-08
Major 0Minor 3Patch 6

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
6.8Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-27 22:17 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
5CI-Tests15 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 10/30 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 58 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
4SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.9pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 25

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 22 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPImatplotlibdirekt
PyPInumpydirekt
PyPIpandasdirekt
PyPIflit3.12.0indirekt
PyPIflit-coreindirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIjupyterlab4.6.1indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInumpydoc1.6.0indirekt
PyPIpandas-stubs3.0.3.260530indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.19.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIruff0.15.20indirekt
PyPIscipyindirekt
PyPIscipy-stubs1.18.0.0indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-design0.7.0indirekt
PyPIsphinx-issues5.0.1indirekt
PyPIstatsmodelsindirekt
PyPIty0.0.56indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:seaborn@0.13.2 zieht 12 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.