数据可视化是用什么库做的

数据可视化常用的库有：Matplotlib、Seaborn、Plotly、D3.js、Echarts、FineBI、FineReport、FineVis等。 Matplotlib 是 Python 中最基础且最常用的数据可视化库，提供了丰富的绘图功能，可以生成各种静态、动态和交互式图表。Seaborn 是基于 Matplotlib 之上的高级库，提供了更美观的默认样式和颜色调色板，适用于统计数据的可视化。Plotly 是一个交互式的绘图库，支持多种编程语言，包括 Python 和 JavaScript，可用于生成高质量的图表和仪表盘。D3.js 是 JavaScript 的数据可视化库，拥有强大的数据绑定和动画效果功能，适用于网页端的数据可视化。Echarts 也是一个基于 JavaScript 的开源可视化库，提供了丰富的图表类型和高度的可定制性，适用于大数据场景。帆软旗下的 FineBI、FineReport 和 FineVis 也是非常专业的数据可视化工具，分别适用于商业智能、报表设计和数据探索。FineBI 是一种商业智能工具，特别适合企业数据的深度分析和可视化展示，用户可以通过拖拽方式轻松生成复杂的图表和仪表盘。

一、Matplotlib

Matplotlib 是 Python 中最基础且最常用的数据可视化库之一。它提供了一个类似于 MATLAB 的绘图框架，几乎能够绘制任何你需要的图表。Matplotlib 的核心是 figure 和 axes 对象，所有的图表都是基于这两个对象创建的。你可以创建静态图表用于文档和演示，也可以创建交互式图表用于网络应用。

Matplotlib 支持的图表类型非常丰富，包括但不限于折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、箱线图、等高线图等。你可以通过设置参数来自定义图表的外观，如颜色、线型、标记、标签等。此外，Matplotlib 还提供了多个子库，例如 pyplot，用于简化绘图过程。

二、Seaborn

Seaborn 是基于 Matplotlib 之上的高级数据可视化库，旨在让数据可视化更为简洁和美观。它提供了更美观的默认样式和颜色调色板，同时也包含了许多高级绘图功能，适用于统计数据的可视化。Seaborn 支持的图表类型包括分类图、分布图、矩阵图等。

Seaborn 的一个强大功能是它能够轻松地进行数据的聚合和汇总，并自动处理缺失数据和异常值。这使得 Seaborn 特别适合用于数据探索和数据分析的初步阶段。此外，Seaborn 还可以与 Pandas 数据结构无缝集成，能够直接对 DataFrame 对象进行操作。

三、Plotly

Plotly 是一个强大的交互式绘图库，支持多种编程语言，包括 Python、R 和 JavaScript。它可以生成高质量的图表和仪表盘，适用于网页和移动端应用。Plotly 提供了丰富的图表类型和高度的可定制性，适用于各种数据可视化需求。

Plotly 的一个显著特点是它的交互性。用户可以通过鼠标点击、拖动和缩放等操作与图表进行交互，获取更多的数据信息。此外，Plotly 还支持动画效果，可以为数据可视化增添更多的动态元素。Plotly 提供了多种图表类型，包括基本图表、统计图表、科学图表、金融图表等。

四、D3.js

D3.js 是一个基于 JavaScript 的开源数据可视化库，拥有强大的数据绑定和动画效果功能，适用于网页端的数据可视化。D3.js 的核心是数据驱动文档（Data-Driven Documents），它允许你将数据绑定到 DOM 元素，然后通过数据变化来动态更新图表。

D3.js 的一个显著特点是它的灵活性和高度的可定制性。你可以根据数据的变化来动态调整图表的外观和行为，例如通过动画效果来展示数据的变化趋势。此外，D3.js 还提供了多种数据转换和操作功能，可以帮助你更好地处理和展示数据。

五、Echarts

Echarts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化库，提供了丰富的图表类型和高度的可定制性，适用于大数据场景。Echarts 的核心是其灵活的配置项，你可以通过配置项来设置图表的类型、样式、数据等。

Echarts 支持的图表类型非常丰富，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图、地图等。此外，Echarts 还支持多种数据格式和数据源，例如 JSON、CSV、SQL 等，可以轻松地与各种数据源进行集成。Echarts 还提供了多种交互功能，例如数据缩放、数据筛选、工具提示等，能够帮助用户更好地进行数据分析和探索。

六、FineBI

FineBI 是帆软旗下的一款商业智能工具，特别适合企业数据的深度分析和可视化展示。用户可以通过拖拽方式轻松生成复杂的图表和仪表盘，支持多种数据源的连接和集成。FineBI 提供了丰富的图表类型和高度的可定制性，适用于各种数据可视化需求。 用户可以通过拖拽方式轻松生成复杂的图表和仪表盘，支持多种数据源的连接和集成。FineBI 提供了强大的数据处理和分析功能，能够帮助用户快速发现数据中的规律和趋势。

FineBI 的一个显著特点是它的易用性和灵活性。用户无需编写代码，只需通过拖拽和配置即可生成复杂的图表和仪表盘。此外，FineBI 还支持多种数据源的连接和集成，可以帮助用户更好地进行数据整合和分析。FineBI 提供了丰富的图表类型和高度的可定制性，适用于各种数据可视化需求。

七、FineReport

FineReport 是帆软旗下的一款专业报表设计工具，特别适合企业报表的设计和生成。FineReport 提供了丰富的报表模板和图表类型，用户可以通过拖拽方式轻松生成复杂的报表和图表。 FineReport 支持多种数据源的连接和集成，可以帮助用户更好地进行数据整合和分析。

FineReport 的一个显著特点是它的灵活性和易用性。用户无需编写代码，只需通过拖拽和配置即可生成复杂的报表和图表。此外，FineReport 还支持多种数据源的连接和集成，可以帮助用户更好地进行数据整合和分析。FineReport 提供了丰富的报表模板和图表类型，适用于各种数据可视化需求。

八、FineVis

FineVis 是帆软旗下的一款数据探索工具，特别适合数据探索和数据分析。FineVis 提供了丰富的图表类型和高度的可定制性，用户可以通过拖拽方式轻松生成复杂的图表和仪表盘。 FineVis 支持多种数据源的连接和集成，可以帮助用户更好地进行数据整合和分析。

FineVis 的一个显著特点是它的易用性和灵活性。用户无需编写代码，只需通过拖拽和配置即可生成复杂的图表和仪表盘。此外，FineVis 还支持多种数据源的连接和集成，可以帮助用户更好地进行数据整合和分析。FineVis 提供了丰富的图表类型和高度的可定制性，适用于各种数据可视化需求。

九、其他数据可视化库

除了上述提到的库之外，还有许多其他的数据可视化库，例如 ggplot2、Bokeh、Altair 等。ggplot2 是 R 语言中的一个高级数据可视化库，基于图形语法理论，可以生成美观且复杂的图表。Bokeh 是一个基于 Python 的交互式数据可视化库，适用于网页和移动端应用。Altair 是一个基于 Vega 和 Vega-Lite 的声明式数据可视化库，适用于快速创建交互式图表。

每种数据可视化库都有其独特的优势和应用场景，选择合适的库可以帮助你更好地展示和分析数据。无论是简单的静态图表还是复杂的交互式仪表盘，都可以通过这些库来实现。希望本文能够帮助你了解各种数据可视化库的特点和应用场景，选择适合你需求的工具进行数据可视化。

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？

数据可视化是通过图表、图形和地图等视觉元素将数据呈现出来的过程。它有助于人们更直观地理解数据、发现数据之间的关系，并从中提取有用的信息。

2. 用什么库来进行数据可视化？

在Python中，有几个流行的库可以用来进行数据可视化，其中最常用的包括：

• Matplotlib：Matplotlib是一个功能强大的绘图库，支持各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图等。它提供了丰富的定制选项，可以创建高质量的图形。

• Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，专注于统计图形展示。它提供了更简单的API和更美观的默认样式，使得创建统计图表变得更加轻松。

• Plotly：Plotly是交互式数据可视化库，支持创建交互式图表和仪表板。它可以用于创建各种类型的图表，并具有丰富的交互功能，适合用于展示和分享数据。

• Bokeh：Bokeh是另一个交互式数据可视化库，专注于大数据集的可视化。它提供了丰富的交互功能和高性能绘图，可以处理大规模数据集的可视化需求。

3. 如何选择合适的库进行数据可视化？

选择合适的数据可视化库取决于你的数据类型、展示需求以及个人偏好。以下是一些建议：

• 如果你需要创建简单的静态图表，Matplotlib是一个不错的选择，因为它功能强大且灵活。
• 如果你对统计图表感兴趣，Seaborn提供了许多内置的统计图表类型，可以帮助你快速创建漂亮的图表。
• 如果你需要交互式图表或仪表板，Plotly和Bokeh是更好的选择，因为它们提供了丰富的交互功能。
• 最好的方法是尝试不同的库，看哪个库最适合你的需求，并根据项目需求选择最合适的库进行数据可视化。