数据可视化现成代码有哪些

数据可视化现成代码有：Chart.js、D3.js、ECharts、Highcharts、Plotly、ggplot2、Matplotlib、Seaborn、FineBI、FineReport、FineVis。其中，ECharts 是一个强大的开源数据可视化库，由百度开发，支持丰富的图表类型和交互功能，适用于大数据量的可视化需求。ECharts 提供了简洁的 API 和详细的文档，使开发者能够快速上手并生成高质量的可视化图表。它还支持丰富的主题和自定义样式，能够满足各种复杂的可视化需求，广泛应用于数据分析、商业智能和报告生成等领域。

一、CHART.JS

Chart.js 是一个简单、灵活的 JavaScript 图表库，适用于初学者和需要快速生成图表的开发者。它支持多种图表类型，如折线图、条形图、饼图和雷达图。Chart.js 的特点是易用性和轻量级，集成方便，适用于中小型项目。

Chart.js 的使用非常简单，只需要引入库文件，然后在 HTML 中添加一个 canvas 元素，最后通过 JavaScript 配置图表数据和选项即可。它还支持响应式设计，能够自动调整图表大小以适应不同屏幕尺寸。尽管功能相对简单，但对于大多数常见的可视化需求已经足够。

二、D3.JS

D3.js 是一个功能强大的 JavaScript 库，用于操作文档对象模型 (DOM) 并将数据绑定到 DOM 元素上。它允许开发者创建复杂的、动态的和交互式的数据可视化图表。D3.js 的灵活性和高自定义性使其适用于几乎任何类型的可视化需求。

D3.js 的核心思想是数据驱动文档，它通过数据绑定和数据转换功能，使开发者能够以直观的方式操作和展示数据。D3.js 提供了丰富的 API 和模块，支持各种图表类型和交互效果。尽管学习曲线较陡，但一旦掌握，其强大的功能和灵活性将使其成为数据可视化的不二选择。

三、ECHARTS

ECharts 是由百度开发的开源数据可视化库，支持多种图表类型和复杂的交互功能。它以性能高效、功能丰富和易用性强著称，广泛应用于大数据可视化和商业智能领域。

ECharts 提供了多种图表类型，包括折线图、柱状图、散点图、地图等，能够满足各种可视化需求。它还支持图表联动、数据动态更新和图表主题定制等高级功能，使得可视化效果更加生动和丰富。ECharts 提供了详细的文档和丰富的示例，帮助开发者快速上手并实现复杂的可视化效果。

四、HIGHCHARTS

Highcharts 是一个商业图表库，专注于为企业提供高质量的图表解决方案。它支持多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图、面积图和雷达图等，并提供了丰富的交互功能和自定义选项。

Highcharts 的优势在于其专业的技术支持和全面的文档，帮助企业快速实现高质量的图表展示。它还支持多种编程语言和平台，如 JavaScript、TypeScript、React、Angular 和 Vue 等，适用于各种开发环境。尽管需要购买商业许可证，但其强大的功能和优质的服务使其成为企业级应用的理想选择。

五、PLOTLY

Plotly 是一个开源图表库，专注于为数据科学和机器学习提供高质量的可视化解决方案。它支持多种编程语言，如 Python、R 和 JavaScript，并提供了丰富的图表类型和交互功能。

Plotly 的特点是易于使用和高度可定制化，适用于数据分析和科学研究。它还提供了 Plotly Dash，一个用于创建交互式 web 应用的框架，使得开发者能够快速构建数据驱动的应用。Plotly 提供了详细的文档和丰富的示例，帮助开发者快速上手并实现复杂的可视化效果。

六、GGPLOT2

ggplot2 是 R 语言中的一个数据可视化包，基于语法图形学 (Grammar of Graphics) 理论。它通过简洁的代码和强大的功能，帮助用户创建高质量的统计图表。

ggplot2 的优势在于其灵活性和高自定义性，适用于各种复杂的可视化需求。它提供了丰富的图层和主题选项，使得用户能够轻松调整图表样式和展示效果。ggplot2 广泛应用于数据分析和科学研究，特别是在统计学和生物信息学领域。

七、MATPLOTLIB

Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库，适用于创建静态、动态和交互式的图表。它支持多种图表类型，如折线图、散点图、柱状图和饼图等，并提供了丰富的自定义选项。

Matplotlib 的优势在于其强大的功能和广泛的应用，适用于数据分析、科学研究和工程开发等领域。它提供了详细的文档和丰富的示例，帮助用户快速上手并实现复杂的可视化效果。Matplotlib 还支持与其他 Python 库的集成，如 NumPy、Pandas 和 SciPy 等，使得数据处理和可视化更加便捷。

八、SEABORN

Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，专注于统计图表的创建。它通过简洁的 API 和高级功能，帮助用户快速生成高质量的统计图表。

Seaborn 的特点是易于使用和高度集成，适用于数据分析和科学研究。它提供了丰富的图表类型和主题选项，使得用户能够轻松调整图表样式和展示效果。Seaborn 还支持与 Pandas 数据框的直接集成，使得数据处理和可视化更加便捷。

九、FINEBI

FineBI 是帆软旗下的一款商业智能工具，专注于数据分析和可视化。它支持多种数据源的接入和处理，提供了丰富的图表类型和自定义选项，适用于企业级数据分析和报告生成。

FineBI 的优势在于其强大的数据处理和分析功能，能够帮助企业快速实现数据驱动的决策。它还支持数据联动、动态更新和多维分析等高级功能，使得可视化效果更加生动和丰富。FineBI 提供了详细的文档和技术支持，帮助用户快速上手并实现复杂的可视化需求。

十、FINEREPORT

FineReport 是帆软旗下的一款专业报表工具，专注于报表设计和数据可视化。它支持多种数据源的接入和处理，提供了丰富的图表类型和自定义选项，适用于企业级报表生成和数据分析。

FineReport 的优势在于其强大的报表设计和数据处理功能，能够帮助企业快速生成高质量的报表和可视化图表。它还支持多种导出格式和打印选项，使得报表分享和发布更加便捷。FineReport 提供了详细的文档和技术支持，帮助用户快速上手并实现复杂的报表设计需求。

十一、FINEVIS

FineVis 是帆软旗下的一款数据可视化工具，专注于高质量的图表生成和数据展示。它支持多种数据源的接入和处理，提供了丰富的图表类型和自定义选项，适用于企业级数据可视化和报告生成。

FineVis 的优势在于其强大的数据处理和可视化功能，能够帮助企业快速实现数据驱动的决策。它还支持数据联动、动态更新和多维分析等高级功能，使得可视化效果更加生动和丰富。FineVis 提供了详细的文档和技术支持，帮助用户快速上手并实现复杂的可视化需求。

FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r 
FineReport官网： https://s.fanruan.com/ryhzq 
FineVis官网： https://s.fanruan.com/7z296 

相关问答FAQs：

1. 什么是数据可视化？
数据可视化是将数据转换成图表、图形或其他视觉元素的过程，以帮助人们更好地理解数据、发现趋势、识别模式或进行决策。数据可视化可以帮助人们直观地分析和解释大量数据，使复杂的信息变得更易于理解。

2. 数据可视化有哪些常用的现成代码库？

• Matplotlib： Matplotlib 是一个Python绘图库，提供了各种绘图功能，包括线图、柱状图、散点图、饼图等。它可以用来创建高质量的数据可视化图表。
• Seaborn： Seaborn 是建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库，提供了更简洁、更美观的接口，适用于制作各种统计图表。
• Plotly： Plotly 是一个交互式数据可视化库，支持创建各种交互式图表，如线图、散点图、热力图等，适用于制作Web应用程序中的数据可视化。
• Bokeh： Bokeh 是一个Python交互式可视化库，专注于提供高性能的交互式图表，适合用于创建交互式数据可视化应用程序。
• D3.js： D3.js 是一个JavaScript库，用于制作基于数据的动态、交互式图表。虽然学习曲线较陡，但它提供了极大的灵活性和定制能力。

3. 如何利用现成代码库创建数据可视化？

• 选择合适的数据可视化库：根据需要和数据类型选择合适的数据可视化库，如Matplotlib适用于静态图表，Plotly适用于交互式图表。
• 准备数据：将数据整理成适合绘图的格式，例如DataFrame、列表或数组。
• 使用库提供的函数或方法：根据需求调用库提供的函数或方法创建相应的图表，设置图表样式、标签、标题等。
• 显示图表：最后显示或保存生成的图表，确保图表清晰、易于理解，并能有效传达数据信息。