在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析，而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后，就能以图形化的形式展现在用户面前，清晰直观。随着各种数据的增加，这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts 有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
简介 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数
在学习肠型的时侯发现了这个包，发现有图形界面，于是学习和分享一下！ 内容基本翻译自官网：http://pbil.univ-lyon1.fr/ade4TkGUI/home.php?lang=eng 一
大数据时代，需要工具实现数据可视化，需要倚仗大数据可视化工具，这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
上文分享了一些matlab的绘图方法，也给读者推荐3本科研绘图的参考书。同时文末活动（欢迎大家文末留言分享matlab的高阶绘图应用方法，精选3位读者，赠送《MATLAB科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》一本）
从数据获得信息的最佳方式之一是，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。另外，通过视觉化呈现数据，也揭示了令人惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
mxGraph是一个支持多种语言（Java、JavaScript、PHP、.NET）的画图框架，所绘制的图形可以在主流浏览器以及原生应用上使用。 mxGraph官方资料全英文，网上有几篇mxGraph的教程，对于“入门”和“使用”讲解得比较详细。 所以这篇文章不是介绍如何画一个图形，写一个hello world，而是重点介绍学习mxGraph时觉得比较重要的、难以理解的或者容易被忽略的知识点。 需要读者对mxGraph的文档有一定的了解或者使用mxGraph。
AWFFull 是基于 “Webalizer” 的 Web 服务器日志分析程序。AWFFull 以 HTML 格式生成使用统计信息以便用浏览器查看。结果以柱状和图形两种格式显示，这有利于解释数据。它提供每年、每月、每日和每小时的使用统计数据，并显示网站、URL、referrer、user agent（浏览器）、用户名、搜索字符串、进入/退出页面和国家（如果一些信息不存在于处理后日志中那么就没有）。AWFFull 支持 CLF（通用日志格式）日志文件，以及由 NCSA 等定义的组合日志格式，它还能只能地处理这些格式的变体。另外，AWFFull 还支持 wu-ftpd xferlog 格式的日志文件，它能够分析 ftp 服务器和 squid 代理日志。日志也可以通过 gzip 压缩。
❖ Excel：Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观，实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据，所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
译者序 原文于2017年6月21日发布，时过半载，将这篇既不是教程，也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译，为何？只因去年下半年的时候，用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告，让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久，试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts，以及键冬同学（Python中文社区专栏作者，GitHub开源项目PyEcharts作者）基于百度Echarts开发的PyEcharts，但是这些都是基于Web的交互视图库，而
新媒体管家 大数据时代，你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗？有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢？为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，小编整理了50款可以用来做数据可视化
本文是专题类文章，主要是针对数字孪生和WEB 3D可视化展开，下面是数字孪生相关概念。
“ 作为数据分析的重要一环，把得到的数据或者分析结果以图表的方式展示，是一种直观、优雅的方式。Dash是基于Flask的Python可视化工具，我在学习之余尝试着翻译官方的Tutorial，有不足之处，还望不吝指正”
在很多时候，枯燥的数字并不能很直观的展示地域的差别，比如一个企业，想要分析产品在国内的销售情况，报表可能并不能最直接的展示差异，而一个结合地图的展示，就会直观得多，更便于大家去看到差距，更利于决策。
Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了
G2 是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。G2Plot 是在 G2 基础上，屏蔽复杂概念的前提下，保留G2 强大图形能力，封装出业务上常用的统计图表库。
无论来自哪个行业，世界各地的企业都开始越来越多地意识到数据驱动型决策的重要意义。数据分析目前已经成为各行各业最为关注的议题之一，企业亦开始专注于从数据中获取有价值洞察结论，旨在借此了解过去与未来的各项
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据
Canvas是HTML5的标签，是HTML5的一种新特性，又称画板。顾名思义，我们可以将其理解为一块画布，支持在上面绘制矩形、圆形等图形或logo等。 需要注意的是，与其他标签不同，Canvas只是一块空画布，其本身是不能绘制图形的，必须通过JavaScript 脚本进行绘制。
在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？一个有效的图形应具备以下特点：
简介 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 重要
nmon 是 Nigel's performance Monitor for Linux on POWER, x86, x86_64, Mainframe & now ARM (Raspberry P
让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下使用哪个库以及每个库的独特功能。
SVG 表示可伸缩矢量图形，这是一门用于描述 2D 图形的语言，图形应用使用 XML 编写，然后 XML 由 SVG 阅读器程序呈现。支持三种类型的图形对象：矢量图形形状（例如，由直线和曲线组成的路径），图像和文本。图形对象可以进行分组，样式设置，转换和合成。功能集包括嵌套转换，剪切路径，Alpha蒙版，滤镜效果和模板对象。。
来源：DataCastle数据城堡（ID：DataCastle2016）、大数据分析和人工智能（ID：datakong）
上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因，其中数据处理部分使用了numpy和pandas，可视化部分使用的是Bokeh和Plotly，效果非常赞，链接如下：
上一篇文章，我们介绍了如何使用pyecharts展示带地图的数据分析结果，并且实际绘制了省份图和全国城市图，用于展示数据。本文我们继续来使用pyecharts绘制以地图为基础的图像。
在数据可视化领域，三维图形是一种强大的工具，可以展示数据之间的复杂关系和结构。Python语言拥有丰富的数据可视化库，其中Plotly是一款流行的工具，提供了绘制高质量三维图形的功能。本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形，并给出代码实例。
快速创建交互式测试模型，分析数据，并无缝扩展到大型，高性能仿真——全部集成在一个系统中，并具有一个集成的工作流程。
做论文的时候被老师问起HTML和XML的区别，竟然无言以对，显然是自己基础没有打好，于是回来自己再好好做做功课，进一步学习。
UMLChina整理的UML建模工具列表请见http://www.umlchina.com/tools/search.aspx
工欲善其事，必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率，并获得身边人的羡慕和赞赏。今天，我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具，武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介：各种主题的开放图
又是一月结束，打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦。提到汇报，必不可少的一部分就是数据的汇总、分析。
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Jav
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学习数据采集、数据分析的时候，我们一般验证都是通过ES-head来查看的，虽然解决了验证问题，但是界面友好度还是比较差，为了解决这个问题，我们可以通过学习kibana之后，通过kibana进行数据展示。
当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，本文主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！欢迎微信关注公众号“智能算法”，带您体验不一样的人生。 1. OpenCV 简介：OpenCV全称是:Open Source Computer
但是，当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，这期我们主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？ 商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
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