数据可视化 plotly

ChartBlocksChartBlocks是一个易于使用的在线工具。它可以从电子表格构建可视化 chart，无需编码即可构建数据 library。整个过程可以在图表向导的指导下完成。图表反应灵敏，兼容任何屏幕尺寸和设备。DatawrapperDatawrapper是一个可视化专注于新闻和发布的工具。Datawrapper非常好用，不需要任何编程基础。

Da 数据正在走进人们的生活。虽然获得数据问题不大，但是很多人不知道如何得出结论，因为数据太多了。所以我在这里提供了八个有用的数据 可视化工具来帮助你理解数据。希望这对你有帮助！1.DatawrapperDatawrapper是一个制作交互式图表的在线数据 可视化工具。一旦您从CSV文件上传-2或将其直接粘贴到字段中，Datawrapper将生成一个条、线或任何其他相关的可视化文件。

这是非常容易使用和产生有效的图形。2.TableauPublicTableauPublic可能是最流行的可视化工具，它支持各种图表、图形、地图等图形。这是一个完全免费的工具，用它制作的图表可以很容易地嵌入到任何网页中。他们有一个很好的画廊展示可视化Tableau创造的效果。虽然它提供的图表和图形比其他类似工具好得多，但我不喜欢使用它的免费版本，因为它有一个大页脚。

1和MatplotlibMatplotlib是最全面的Python数据可视化库。有人觉得Matplotlib的界面很丑，但我认为作为最基础的Python数据可视化库，Matplotlib可以为用户的可视化目标提供最大的可能性。使用JavaScript的开发者也有自己首选的可视化库，但是当他们处理的任务涉及到大量高级库不支持的定制功能时，开发者就必须使用D3.js

2.Plotly坚信，要进行数据 可视化，就必须掌握Matplotlib，但大多数情况下，读者更喜欢使用Plotly，因为你可以用最少的代码得到最丰富多彩的图像。无论是要构造3D曲面地图，还是基于地图的散点地图，还是交互式动画地图，Plotly都能在最短的时间内满足要求。Plotly还提供了一个表单工作室，用户可以将自己的可视化上传到在线存储库，以供将来编辑。

浏览了热门答案，基本上推荐了很多，好处很多但是也容易晕。今天只推荐一款全新的数据 可视化工具:Vig手表，零门槛，好用。它有以下六个优点:访问方便数据多视图模式自动函数公式计算支持API接口支持移动 Web端看看用它能做什么？0阈值，如果你能想到，你可以简单的拖拽访问过的数据来编辑你的数据看板，所见即所得:维度表提供多达26个组件，涵盖“文本、表格、过滤、分组、评级、单选、多选、数字、超链接”。

高效快捷，不仅降低重复工作的快感。支持数据一键查询，不开玩笑，全鼠标操作，点击左键完成。支持多种数据访问方式、数据库直连、Excel文件上传、SQL建表、cloud 数据库、API 数据 access，填表即可即时访问数据。简单数据清理:创建多表关联需要数据；过滤后通关无效数据；通过数据格式设置，确保数据可读易用。

importplotly_ expressaspxgapminderpx . data . gapminder()gapminder 2007 gapminder . query( year 2007 )fig px . scatter(gapminder 2007，xgdpPercap ，YlifeExp)fig.show()不知道为什么很多微信官方账号都没有写这场秀的显示功能。这个不是你写的，所以出不去(感觉微信官方账号只是抄袭)。

在8、Python中除了matplotlib外还有哪些 数据 可视化的库

PYTHON中，除了matplotlib，还有哪些库数据 可视化？Python有很多好看的库，但都是基于matplotlib开发打包的！我用过三个库:seaborn，bokeh，ggplot！Seaborn偏向于统计画图，尤其是线性画图，相对来说比较容易上手。数据 可视化是显示数据和理解数据的有效手段，在Python-2可视化Library中常用，还有很多其他基于它的库或者直接调用它的库，你可以很容易的得到数据的大概信息，非常强大，但是也非常复杂。