常见数据可视化库是什么

常见数据可视化库是什么

常见的数据可视化库包括:Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot2、D3.js。 Matplotlib 是 Python 中最基础的可视化库之一,被广泛用于创建静态、动态和交互式图表。它提供了丰富的绘图功能,能够生成各种类型的图表,如折线图、散点图、柱状图等。由于其易用性和强大的功能,Matplotlib 被广泛应用于科学计算、数据分析和工程计算等领域。

一、MATPLOTLIB

Matplotlib 是 Python 中最常用的可视化库之一。它提供了一个 MATLAB 风格的绘图 API,使得用户可以轻松创建静态、动态和交互式图表。Matplotlib 的主要优势在于其灵活性和广泛的功能,能够绘制多种图表类型,如折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图等。以下是 Matplotlib 的一些关键特点:

  1. 丰富的绘图功能:支持多种图表类型和自定义样式。
  2. 兼容性强:可以与 NumPy、Pandas 等数据处理库无缝结合。
  3. 社区支持:拥有广泛的用户基础和丰富的文档资源。

例如,绘制一个简单的折线图只需几行代码:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y)

plt.xlabel('X 轴')

plt.ylabel('Y 轴')

plt.title('简单折线图')

plt.show()

二、SEABORN

Seaborn 是建立在 Matplotlib 之上的高级可视化库,专注于统计图表的绘制。它提供了更简洁的 API 和美观的默认样式,使得绘图变得更加容易。Seaborn 的主要特点包括:

  1. 高级统计图表:支持箱线图、分布图、回归图等。
  2. 美观的默认样式:默认图表样式更加美观,适合展示。
  3. 与 Pandas 集成良好:可以直接处理 DataFrame 数据。

例如,使用 Seaborn 绘制一个箱线图:

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

data = sns.load_dataset('iris')

sns.boxplot(x='species', y='sepal_length', data=data)

plt.show()

三、PLOTLY

Plotly 是一个功能强大的交互式绘图库,支持多种编程语言,包括 Python、R 和 JavaScript。Plotly 的主要特点包括:

  1. 交互式图表:支持缩放、平移、悬停显示等交互功能。
  2. 多平台支持:可以在浏览器中显示,也可以嵌入到 Jupyter Notebook 和 Web 应用中。
  3. 丰富的图表类型:支持折线图、散点图、柱状图、3D 图表等。

例如,使用 Plotly 绘制一个交互式散点图:

import plotly.express as px

data = px.data.iris()

fig = px.scatter(data, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')

fig.show()

四、BOKEH

Bokeh 是一个专注于大数据可视化的交互式绘图库,特别适合于在浏览器中展示大规模数据。Bokeh 的主要特点包括:

  1. 高性能:能够处理大规模数据并生成高质量的交互图表。
  2. 交互功能:支持丰富的交互功能,如缩放、平移、选择等。
  3. 易于集成:可以与 Flask、Django 等 Web 框架集成,生成动态 Web 应用。

例如,使用 Bokeh 绘制一个简单的折线图:

from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook

output_notebook()

p = figure(title="简单折线图", x_axis_label='X 轴', y_axis_label='Y 轴')

p.line([1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 5, 7, 11], legend_label="Sample Line", line_width=2)

show(p)

五、GGPLOT2

ggplot2 是 R 语言中的一个强大的可视化库,基于 Grammar of Graphics 理论。它提供了灵活的图形构建方法,使得用户可以轻松创建复杂的图表。ggplot2 的主要特点包括:

  1. 基于图形语法:提供了一种系统化的方法来构建图表。
  2. 高度可定制:用户可以自由组合图层,创建复杂的可视化效果。
  3. 广泛应用:在数据科学和统计分析中被广泛使用。

例如,使用 ggplot2 绘制一个散点图:

library(ggplot2)

data <- iris

ggplot(data, aes(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length, color=Species)) +

geom_point() +

labs(title="散点图", x="花萼宽度", y="花萼长度")

六、D3.JS

D3.js 是一个基于 JavaScript 的强大可视化库,专注于使用 HTML、SVG 和 CSS 创建动态和交互式数据可视化。D3.js 的主要特点包括:

  1. 灵活性:提供了高度定制化的能力,可以创建任何类型的图表。
  2. 数据绑定:允许直接绑定数据到 DOM 元素,动态更新图表。
  3. 广泛应用:在网页数据可视化中被广泛使用,适合创建复杂的交互式图表。

例如,使用 D3.js 创建一个简单的柱状图:

<!DOCTYPE html>

<meta charset="utf-8">

<style>

.bar {

fill: steelblue;

}

</style>

<body>

<script src="https://d3js.org/d3.v6.min.js"></script>

<script>

var data = [30, 86, 168, 281, 303, 365];

d3.select("body").selectAll("div")

.data(data)

.enter().append("div")

.style("width", function(d) { return d + "px"; })

.text(function(d) { return d; });

</script>

</body>

</html>

总结来说,不同的数据可视化库有各自的优势和适用场景。Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot2 和 D3.js 都是强大且流行的选择,可以根据具体需求选择合适的工具。对于企业级的数据可视化需求,可以考虑使用帆软的产品:FineBI、FineReport 和 FineVis,分别适用于商业智能、报表设计和数据可视化,提供专业的解决方案。

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:

常见的数据可视化库有哪些?

在现代的数据分析和科学研究中,数据可视化成为了一项至关重要的技能。通过可视化,复杂的数据集能够以更加直观和易懂的方式呈现。市面上有许多优秀的数据可视化库,它们各自拥有独特的功能和适用场景。以下是一些常见的数据可视化库:

  1. Matplotlib:作为Python中最基础和流行的数据可视化库,Matplotlib提供了丰富的绘图功能。用户可以创建各种类型的图形,如折线图、散点图、直方图等。由于其灵活性,Matplotlib常常作为其他可视化库的基础。适合需要高度自定义图形的用户。

  2. Seaborn:Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库,专注于统计图形。它使得绘制复杂的统计图形变得更加简单,并且自带美观的主题和调色板。Seaborn特别适合于数据探索和分析,能够方便地处理缺失值并展现数据的分布与关系。

  3. Plotly:Plotly是一款交互式数据可视化库,支持多种编程语言,包括Python、R和JavaScript。它允许用户创建动态、可交互的图表,如3D图形和地图。由于其交互性,Plotly在Web应用和数据仪表盘中应用广泛,适合展示复杂数据的场景。

  4. D3.js:D3.js是一个强大的JavaScript库,允许开发者通过数据驱动的方式创建复杂的交互式图形。D3.js的灵活性和强大功能使其成为Web开发者和数据科学家的热门选择。用户可以通过操作DOM元素来定制图表,适合需要高度自定义和交互性的Web可视化项目。

  5. ggplot2:ggplot2是R语言中最流行的数据可视化库,以“语法图形”为基础,使得数据可视化的创建过程更加直观。用户可以通过层叠的方式构建图表,简化了图形的生成过程。ggplot2特别适合于统计数据的可视化,广泛应用于学术研究和数据分析领域。

  6. Bokeh:Bokeh是一个Python交互式可视化库,适合于生成大规模数据的可视化。它能够创建高效的交互式图表,并可以与Web应用集成。Bokeh的优势在于其能够处理大数据集,同时生成美观的图形。

  7. Altair:Altair是一个声明式的可视化库,基于Vega和Vega-Lite。它使用简单的语法来创建复杂的图表,非常适合于快速原型开发。Altair特别适合于探索性数据分析,能够以简洁的方式生成丰富的可视化效果。

  8. Tableau:虽然不是一个编程库,Tableau是一款强大的商业智能工具,允许用户通过拖放操作创建交互式图表和仪表盘。它支持多种数据源,并且具有强大的分析功能,适合企业和组织在数据报告和分析中的使用。

通过这些库,用户可以根据不同的需求和场景选择合适的工具,以便更好地理解和展示数据。

如何选择合适的数据可视化库?

选择合适的数据可视化库需要考虑多个因素,包括数据的类型、分析的复杂性、用户的编程能力以及最终展示的需求。以下是一些选择数据可视化库时的建议:

  1. 数据类型:不同的数据类型需要不同的可视化手段。例如,如果数据是时间序列,折线图可能是最合适的选择;而对于分类数据,条形图或饼图可能更加直观。了解数据的结构和特性,可以帮助选择合适的可视化库。

  2. 分析复杂性:对于简单的数据分析任务,Matplotlib或Seaborn等基础库可能已经足够。如果需要处理复杂的数据关系或多维数据,D3.js或Plotly这样的高级库可以提供更多的功能和灵活性。

  3. 编程能力:用户的编程能力也是选择库的重要因素。如果用户熟悉Python,选择Matplotlib、Seaborn或Bokeh会比较容易上手;而对于前端开发者,D3.js将是一个不错的选择。对于非编程用户,Tableau等可视化工具可能更加友好。

  4. 可交互性需求:如果需要创建交互式可视化,Plotly和Bokeh是很好的选择。它们能够支持用户与数据的交互,提升用户体验。

  5. 展示场景:考虑最终展示的场景也很重要。如果是用于网页展示,D3.js和Plotly能够提供更丰富的互动效果;而用于报告或打印,Matplotlib和ggplot2可以生成高质量的静态图形。

  6. 社区支持和文档:选择一个有活跃社区和丰富文档的库,可以方便用户在遇到问题时找到解决方案。许多流行的可视化库都有大量的教程和示例,可以帮助用户快速上手。

通过以上这些考量,用户可以根据自身的需求和实际情况,选择出最合适的数据可视化库,进而有效地展示和分析数据。

数据可视化的最佳实践是什么?

数据可视化不仅仅是将数据呈现出来,更重要的是如何有效地传达信息。遵循一些最佳实践,可以提升可视化的质量和效果,使其更具说服力和易懂性。以下是一些数据可视化的最佳实践:

  1. 明确目标:在开始可视化之前,首先要明确目标。想要传达什么信息?希望观众能够从中获得什么洞察?清晰的目标能够指导可视化的设计和数据选择。

  2. 选择合适的图表类型:不同类型的数据适合不同的图表。比如,时间序列数据适合使用折线图,分类数据适合使用条形图。选择合适的图表类型可以让数据更易于理解。

  3. 简洁明了:避免在可视化中使用过多的元素和装饰。简单的设计能够让观众更专注于数据本身。减少不必要的图表元素,如网格线、背景图案等,可以提高可读性。

  4. 使用颜色的艺术:颜色在数据可视化中起着至关重要的作用。合理的颜色搭配不仅能提升美观度,还能帮助区分不同的数据类别。建议使用调和的色彩方案,并考虑色盲友好性。

  5. 提供上下文:在可视化中提供足够的背景信息和上下文,可以帮助观众更好地理解数据。适当的标题、标签和注释能够使数据更具意义。

  6. 突出重点:如果有特定的数据点或趋势需要强调,可以使用不同的颜色或大小来突出显示。这样的设计能够引导观众的注意力,帮助他们抓住关键信息。

  7. 交互性设计:如果可视化是在线展示的,可以考虑增加交互性。交互式图表允许用户探索数据,从而获得更深层次的理解。可以使用悬停提示、过滤器等功能来增加用户的参与感。

  8. 测试和反馈:在最终发布可视化之前,进行测试和获取反馈是非常重要的。通过让不同背景的观众查看可视化,可以发现潜在的问题和改进的机会。

  9. 保持一致性:在同一项目中保持视觉元素的一致性,有助于提高可视化的专业性。比如,使用相同的颜色、字体和图表风格,可以增强整体的统一感。

通过遵循这些最佳实践,数据可视化的质量将大大提高,不仅能有效地传达信息,还能提升观众的理解和记忆。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,帆软不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。具体产品功能请以帆软官方帮助文档为准,或联系您的对接销售进行咨询。如有其他问题,您可以通过联系blog@fanruan.com进行反馈,帆软收到您的反馈后将及时答复和处理。

Shiloh
上一篇 2024 年 7 月 24 日
下一篇 2024 年 7 月 24 日

传统式报表开发 VS 自助式数据分析

一站式数据分析平台,大大提升分析效率

数据准备
数据编辑
数据可视化
分享协作
可连接多种数据源,一键接入数据库表或导入Excel
可视化编辑数据,过滤合并计算,完全不需要SQL
内置50+图表和联动钻取特效,可视化呈现数据故事
可多人协同编辑仪表板,复用他人报表,一键分享发布
BI分析看板Demo>

每个人都能上手数据分析,提升业务

通过大数据分析工具FineBI,每个人都能充分了解并利用他们的数据,辅助决策、提升业务。

销售人员
财务人员
人事专员
运营人员
库存管理人员
经营管理人员

销售人员

销售部门人员可通过IT人员制作的业务包轻松完成销售主题的探索分析,轻松掌握企业销售目标、销售活动等数据。在管理和实现企业销售目标的过程中做到数据在手,心中不慌。

FineBI助力高效分析
易用的自助式BI轻松实现业务分析
随时根据异常情况进行战略调整
免费试用FineBI

财务人员

财务分析往往是企业运营中重要的一环,当财务人员通过固定报表发现净利润下降,可立刻拉出各个业务、机构、产品等结构进行分析。实现智能化的财务运营。

FineBI助力高效分析
丰富的函数应用,支撑各类财务数据分析场景
打通不同条线数据源,实现数据共享
免费试用FineBI

人事专员

人事专员通过对人力资源数据进行分析,有助于企业定时开展人才盘点,系统化对组织结构和人才管理进行建设,为人员的选、聘、育、留提供充足的决策依据。

FineBI助力高效分析
告别重复的人事数据分析过程,提高效率
数据权限的灵活分配确保了人事数据隐私
免费试用FineBI

运营人员

运营人员可以通过可视化化大屏的形式直观展示公司业务的关键指标,有助于从全局层面加深对业务的理解与思考,做到让数据驱动运营。

FineBI助力高效分析
高效灵活的分析路径减轻了业务人员的负担
协作共享功能避免了内部业务信息不对称
免费试用FineBI

库存管理人员

库存管理是影响企业盈利能力的重要因素之一,管理不当可能导致大量的库存积压。因此,库存管理人员需要对库存体系做到全盘熟稔于心。

FineBI助力高效分析
为决策提供数据支持,还原库存体系原貌
对重点指标设置预警,及时发现并解决问题
免费试用FineBI

经营管理人员

经营管理人员通过搭建数据分析驾驶舱,打通生产、销售、售后等业务域之间数据壁垒,有利于实现对企业的整体把控与决策分析,以及有助于制定企业后续的战略规划。

FineBI助力高效分析
融合多种数据源,快速构建数据中心
高级计算能力让经营者也能轻松驾驭BI
免费试用FineBI

帆软大数据分析平台的优势

01

一站式大数据平台

从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现。所有操作都可在一个平台完成,每个企业都可拥有自己的数据分析平台。

02

高性能数据引擎

90%的千万级数据量内多表合并秒级响应,可支持10000+用户在线查看,低于1%的更新阻塞率,多节点智能调度,全力支持企业级数据分析。

03

全方位数据安全保护

编辑查看导出敏感数据可根据数据权限设置脱敏,支持cookie增强、文件上传校验等安全防护,以及平台内可配置全局水印、SQL防注防止恶意参数输入。

04

IT与业务的最佳配合

FineBI能让业务不同程度上掌握分析能力,入门级可快速获取数据和完成图表可视化;中级可完成数据处理与多维分析;高级可完成高阶计算与复杂分析,IT大大降低工作量。

使用自助式BI工具,解决企业应用数据难题

数据分析平台,bi数据可视化工具

数据分析,一站解决

数据准备
数据编辑
数据可视化
分享协作

可连接多种数据源,一键接入数据库表或导入Excel

数据分析平台,bi数据可视化工具

可视化编辑数据,过滤合并计算,完全不需要SQL

数据分析平台,bi数据可视化工具

图表和联动钻取特效,可视化呈现数据故事

数据分析平台,bi数据可视化工具

可多人协同编辑仪表板,复用他人报表,一键分享发布

数据分析平台,bi数据可视化工具

每个人都能使用FineBI分析数据,提升业务

销售人员
财务人员
人事专员
运营人员
库存管理人员
经营管理人员

销售人员

销售部门人员可通过IT人员制作的业务包轻松完成销售主题的探索分析,轻松掌握企业销售目标、销售活动等数据。在管理和实现企业销售目标的过程中做到数据在手,心中不慌。

易用的自助式BI轻松实现业务分析

随时根据异常情况进行战略调整

数据分析平台,bi数据可视化工具

财务人员

财务分析往往是企业运营中重要的一环,当财务人员通过固定报表发现净利润下降,可立刻拉出各个业务、机构、产品等结构进行分析。实现智能化的财务运营。

丰富的函数应用,支撑各类财务数据分析场景

打通不同条线数据源,实现数据共享

数据分析平台,bi数据可视化工具

人事专员

人事专员通过对人力资源数据进行分析,有助于企业定时开展人才盘点,系统化对组织结构和人才管理进行建设,为人员的选、聘、育、留提供充足的决策依据。

告别重复的人事数据分析过程,提高效率

数据权限的灵活分配确保了人事数据隐私

数据分析平台,bi数据可视化工具

运营人员

运营人员可以通过可视化化大屏的形式直观展示公司业务的关键指标,有助于从全局层面加深对业务的理解与思考,做到让数据驱动运营。

高效灵活的分析路径减轻了业务人员的负担

协作共享功能避免了内部业务信息不对称

数据分析平台,bi数据可视化工具

库存管理人员

库存管理是影响企业盈利能力的重要因素之一,管理不当可能导致大量的库存积压。因此,库存管理人员需要对库存体系做到全盘熟稔于心。

为决策提供数据支持,还原库存体系原貌

对重点指标设置预警,及时发现并解决问题

数据分析平台,bi数据可视化工具

经营管理人员

经营管理人员通过搭建数据分析驾驶舱,打通生产、销售、售后等业务域之间数据壁垒,有利于实现对企业的整体把控与决策分析,以及有助于制定企业后续的战略规划。

融合多种数据源,快速构建数据中心

高级计算能力让经营者也能轻松驾驭BI

数据分析平台,bi数据可视化工具

商品分析痛点剖析

01

打造一站式数据分析平台

一站式数据处理与分析平台帮助企业汇通各个业务系统,从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

02

定义IT与业务最佳配合模式

FineBI以其低门槛的特性,赋予业务部门不同级别的能力:入门级,帮助用户快速获取数据和完成图表可视化;中级,帮助用户完成数据处理与多维分析;高级,帮助用户完成高阶计算与复杂分析。

03

深入洞察业务,快速解决

依托BI分析平台,开展基于业务问题的探索式分析,锁定关键影响因素,快速响应,解决业务危机或抓住市场机遇,从而促进业务目标高效率达成。

04

打造一站式数据分析平台

一站式数据处理与分析平台帮助企业汇通各个业务系统,从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

电话咨询
电话咨询
电话热线: 400-811-8890转1
商务咨询: 点击申请专人服务
技术咨询
技术咨询
在线技术咨询: 立即沟通
紧急服务热线: 400-811-8890转2
微信咨询
微信咨询
扫码添加专属售前顾问免费获取更多行业资料
投诉入口
投诉入口
总裁办24H投诉: 173-127-81526
商务咨询