未来的趋势：数据可视化
最近两年炒的比较火的就是数据分析，数据分析的直观呈现就需要进行数据可视化。大到产品的设计，小到细微功能的删减，慢慢都通过数据来说明它是否有存在的价值。未来的一切都将以数据来说明问题。而且也有数据表明，一线城市对数据分析岗位的需求也越来越大。所以掌握一两门的数据可视化框架以备不时之需！
三款开源的数据可视化框架
1.Tablesaw
Tablesaw是Java版的数据可视化框架。它包括数据框和可视化库，主要功能有从文件中加载数据，对数据进行转换，过滤和汇总数据。Tablesaw还支持描述性统计，并与Smile机器学习库完美集成。
Tablesaw能制作出很多绚丽的图表，先看下面的效果：
示例代码：
Table robberies = Table.read().csv("../data/boston-robberies.csv");
Plot.show(
AreaPlot.create(
"Boston Robberies by month: Jan 1966-Oct 1975", robberies, "Record", "Robberies"));生成图片如下：
因为我是Java出身，所有我将Tablesaw放在第一位，下面的两个框架也超级厉害。三种可视化框架根据你的需求来选择一款适合自己的。
2.Bokeh
Bokeh是一个用于Python的交互式可视化库，可在Web浏览器中实现美观且有意义的数据可视化呈现。使用Bokeh可以快速轻松地创建交互式图表，仪表板和数据应用程序。Bokeh提供了一种优雅而简洁的方式来构建多功能图形，同时为大型或流式数据集提供高性能交互。
Bokeh功能超级强大，能绘出很多种图形及图表，效果如下图：
pip install bokeh #安装Bokeh示例代码：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# prepare some data
x = [0.2, 0.4, 0.8, 1.6, 2.2, 2.7, 3.5]
y0 = [i**3 for i in x]
y1 = [11**i for i in x]
y2 = [22**(i**3) for i in x]
# output to static HTML file
output_file("log_lines.html")
p = figure(tools="pan,box_zoom,reset,save",
y_axis_type="log", y_range=[0.001, 10**11], title="log axis example",
x_axis_label='sections', y_axis_label='particles'
)
p.line(x, x, legend="y=x+1")
p.circle(x, x, legend="y=x-6", fill_color="white", size=8)
p.line(x, y0, legend="y=x^3", line_width=3)
p.line(x, y1, legend="y=11^x", line_color="red")
p.circle(x, y1, legend="y=11^x", fill_color="red", line_color="red", size=6)
p.line(x, y2, legend="y=11^x^3", line_color="orange", line_dash="4 4")
show(p)生成的图片如下：
python真是无所不能，我记得上大学时候做这种数据图像处理的时候我们使用的工具是Matlab。当时确实让我头疼了好长一段时间，现在有了这套数据可视化，再也不用担心学习数据汇总制图等工作了！
3.ECharts
ECharts是一个免费，功能强大的图表和可视化库，提供了一种为您的商业产品添加直观，交互式和高度可定制图表的简便方法。它是用纯 JavaScript 编写的，基于zrender，它是一个全新的轻量级画布库。
做过报表系统的小伙伴对ECharts肯定不陌生。它是前端的一套数据可视化框架。将数据可以转化成任何你需要的图表。
ECharts库可以在线调试，超级方便。
示例代码地址：https://www.echartsjs.com/examples/zh/index.html
结语
大数据时代，数据分析和数据可视化大势所趋。谁掌握了数据就掌握了任何可能。有了数据也需要更好的分析和汇总，那么数据分析汇总，可视化的框架必然是下一个浪潮。本篇只是框架的简介，如果你对数据可视化框架感兴趣联系我，我们一起研究，一起学习！