数据可视化工具汇总

数据可视化工具是将数据以图形、图像或动画等形式呈现出来的软件或平台，它们能够帮助用户更好地理解、分析和交流数据。以下是一些常用的数据可视化工具：

二维：

D3.js：

特点：

D3.js是一款广泛使用的JavaScript库，专为数据可视化而设计。它提供了强大的数据绑定和转换功能，允许开发者将数据与文档对象模型（DOM）相结合，创建复杂的交互式数据可视化图表。然而，D3.js需要一定的编程技术，适合有一定JavaScript基础的开发者。

适用场景：

适合需要创建高度自定义和复杂数据可视化图表的开发者。

ECharts：

特点：

ECharts是一个由百度开发的，使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅地运行在PC和移动设备上，并且兼容当前绝大部分的浏览器。它提供了常见的图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等，并支持大数据量的渲染，图表的显示效果非常流畅。

适用场景：

适合需要在Web或移动端项目中实现高质量数据可视化的开发者。

Chart.js：

特点：

Chart.js是一款轻量级的开源JavaScript库，用于创建美观的基于Web的数据可视化图表。它提供丰富的图表类型，包括折线图、饼图、柱状图等，并支持响应式设计和动画效果。Chart.js易于使用，可以通过简单的HTML标记和JavaScript配置进行设置和自定义。

适用场景：

适合需要快速在Web页面上添加动态图表的开发者。

Highcharts：

特点：

Highcharts是一个用纯JavaScript编写的图表库，能够很简单便捷地在web网站或web应用程序中添加有交互性的图表。它支持多种图表类型，如曲线图、面积图、条形图、饼图、散点图等，并提供了丰富的配置选项和API，可以轻松实现自定义交互和动画效果。

适用场景：

适合需要在Web应用中添加高质量交互性图表的开发者。

Plotly：

简介：Plotly是一个基于Web的交互式数据可视化工具，支持多种编程语言，包括Python、R、JavaScript等。它提供了丰富的图表类型和强大的数据分析功能，特别擅长于3D数据可视化。

特点：

可以在Web上创建、修改和共享广泛的交互式和图形数据，包括3D数据可视化。

支持云端或本地使用，具有协作服务器功能，方便团队共享和协作。

适用于R、Python和JavaScript的开源可视化库，增长迅速。

应用场景：

业务数据可视化、科学数据可视化等。

资源链接：

https://plot.ly