由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
一、 最近很火的动态条形图工具
二、 各种Python数据可视化第三方库
三、其它语言的数据可视化框架
注:Tableau和Highcharts等广为人知的数据可视化工具我们就不在这里重复推荐了。
一、最近很火的动态条形图工具
最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫,在朋友圈和某音等平台非常火,以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具:
1.1 Flourish
Flourish是一个在线数据可视化网站,可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表,并且,它提供的Bar Chart Race(动态条形图)有一套完整的参数让我们可以绘制出自己想要的动态条形图。
除此之外,它还可以用于绘制其它各种各样的数据图,绘制完成之后可以发布并且嵌入到网页或者PPT中。
链接:https://app.flourish.studio/templates
1.2 Power BI + Animated Bar Chart Race插件
Power BI是微软发布的交互式数据可视化BI工具,可以快速地把数据转化为各种漂亮的可视化图表。为了在Power BI上也可以绘制出动态条形图,Wishyoulization开发了Animated Bar Chart Race插件,在Power BI的marketplace里面搜索下载之后便可以使用。
除此之外,Power BI这款商业分析工具还可以制作出更多漂亮的图表,协作并共享自定义仪表板和交互式报表等。
1.3 花火hanabi
花火hanabi是一款在线数据可视化工具,它制作出来的图表非常符合扁平化的审美要求。它的动态条形图提供了各种图表设置,可以让我们轻松地制作出符合自己要求的动态条形图,并且可以把制作好的图形直接导出为GIF、MP4格式。
链接:http://hanabi.data-viz.cn/templates
官方文档:http://hanabi.data-viz.cn/help
二、各种Python数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里,很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
2.1 Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形,可以高性能地可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
官网链接:https://bokeh.org/
GitHub链接:https://github.com/bokeh/bokeh
Github Star:13.4k
2.2 pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts,pyecharts便诞生了,它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口,让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
官方文档链接:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
GitHub链接:https://github.com/pyecharts/pyecharts
GitHub Star:9k
2.3 plotly Python
plotly 是一个交互式开源数据可视化框架,它具有Python、R、Javascript等语言的API接口。plotly Python绘图库可以制作交互式的线图、散点图、面积图、条形图、箱型图、分布图、热力图、子图、极坐标图、气泡图等多种发行级别的图形。
官方文档链接:https://plot.ly/python/
GitHub链接:https://github.com/plotly/plotly.py
GitHub Star:6.8k
2.4 Altair
Altair是一个声明式的Python数据可视化库,让我们可以把更多的时间专注于数据理解。Altair的API是简单、友好的,它建立在强大的Vega-Lite可视化语法之上,让我们可以使用最少的代码绘制出漂亮的可视化图表。
官方文档链接:https://altair-viz.github.io/
GitHub链接:https://github.com/altair-viz/altair
GitHub Star:5.2k
2.5 VisPy
VisPy是一个高性能的、交互式的数据科学可视化Python库。它基于OpenGL库,可利用GPU计算来展示大型数据集,可以绘制高达百万数据点的高质量交互式科学图形、实时数据、3D图形等。
官方文档链接:http://vispy.org/documentation.html
GitHub链接:https://github.com/vispy/vispy
GitHub Star:2.3k
2.6 missingno
missingno是用于绘制缺失数据的Python可视化模块,它提供了灵活易用的用于展示数据集完整程度的可视化组件,让我们可以一目了然地获取到缺失数据的模式。
GitHub链接:https://github.com/ResidentMario/missingno
GitHub Star:2.2k
2.7 HoloViews
HoloViews是一个开源的Python库,致力于让数据分析和可视化更加简单。它让我们可以用更少的代码去展示想要展示的图形,把专注力集中在数据探索上,而不是绘图的过程上。
官方文档链接:https://holoviews.org/
GitHub链接:https://github.com/pyviz/holoviews
GitHub Star:1.6k
2.8 Mayavi
Mayavi是一个用于绘制交互式3D科学数据的Python库。
官方文档链接:http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/
GitHub链接:https://github.com/enthought/mayavi
GitHub Star:724
三、其它的数据可视化工具
3.1 Echarts
前面说过了,Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表,Echarts也是Alfred数据室目前主要使用的数据可视化工具。
官方文档链接:https://www.echartsjs.com/zh/tutorial.html
3.2 AntV G2
G2 是一套基于可视化编码的图形语法,以数据驱动,具有高度的易用性和扩展性,用户无需关注各种繁琐的实现细节,一条语句即可构建出各种各样的可交互的统计图表。
官方文档链接:https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/index.html
GitHub链接:https://github.com/antvis/g2/
GitHub Star:9.6k
3.3 TOAST UI Chart
TOAST UI Chart是一个漂亮的图表库,可用于可视化统计数据。它开源、易用、支持各大主流浏览器、支持通过自定义选项设置和主题来更改图表。
官方文档链接:https://ui.toast.com/tui-chart
GitHub链接:https://github.com/nhn/tui.chart
GitHub Star:4.5k
本文由“壹伴编辑器”提供技术支持
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