这篇博客主要总结了知乎有哪些值得推荐的数据可视化工具?文兄的答案,在此基础上,也加上了自己平时的总结。
- plotly
- R ggplot2
- 无需编程语言的工具:Tableau,Raw,Infogram,ChartBlocks,Visualize Free,Visual.ly,iCharts
- 基于JavaScript实现的工具:Chart.js,D3.js,FusionCharts,JavaScript InfoVis Toolkit, jQuery Visualize,ZingChart,Flot,Gephi,echart
- 基于其他语言的工具:php-jpGraph,java-Processing,Python-NodeBox,R,Weka
- 地图数据可视化工具:CartoDB,InstantAtlas,Polymaps,OpenLayers,Kartograph,Exhibit,Modest Maps,Leaflet,mapv
- 金融(股票)数据可视化工具:Dygraphs,Highcharts
- 时间轴数据可视化工具:Timeline,Dipity
- 函数与公式数据可视化工具:WolframAlpha,Tangle
- 其他:Better World Flux,Google Charts,Crossfilter,Datavisual,Infogra.am,PiktoChart,Easel.ly,Visme,Canva
下面两张图是美数课的答案
12个不同的软件
12种编程/图表库
There Are No Perfect Tools, Just Good Tools for People with Certain Goals.
没有十全十美的工具,但是如果确立(可视化)目标,就能找到合适的工具去实现。
看了这么多,总结不过来。但是基本上囊括了常见的可视化工具。毕竟不同行业的可视化要求不一样,没有办法全部总结完,也有没有意义。
补充
由于Python在数据挖掘中广泛应用,这里总结一下Python的可视化库,这里是Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库?的总结:
- Seaborn,偏统计作图,入门简单;但绘图方式有限,不够灵活
- ggplot,不如R的ggplot
- Bokeh,交互式绘图,但语法晦涩
- pygal
- Plotly
- Geoplotlib
- Gleam
- missingno
- Leather