好看的数据可视化图片都是用什么做的？ | 数答

由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？”之类的问题，今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家，这些工具包含：

一、 最近很火的动态条形图工具

二、 各种Python数据可视化第三方库

三、其它语言的数据可视化框架

注：Tableau和Highcharts等广为人知的数据可视化工具我们就不在这里重复推荐了。

一、最近很火的动态条形图工具

最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫，在朋友圈和某音等平台非常火，以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具：

1.1 Flourish

Flourish是一个在线数据可视化网站，可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表，并且，它提供的Bar Chart Race（动态条形图）有一套完整的参数让我们可以绘制出自己想要的动态条形图。

除此之外，它还可以用于绘制其它各种各样的数据图，绘制完成之后可以发布并且嵌入到网页或者PPT中。

链接：https://app.flourish.studio/templates

1.2 Power BI + Animated Bar Chart Race插件

Power BI是微软发布的交互式数据可视化BI工具，可以快速地把数据转化为各种漂亮的可视化图表。为了在Power BI上也可以绘制出动态条形图，Wishyoulization开发了Animated Bar Chart Race插件，在Power BI的marketplace里面搜索下载之后便可以使用。

除此之外，Power BI这款商业分析工具还可以制作出更多漂亮的图表，协作并共享自定义仪表板和交互式报表等。

1.3 花火hanabi

花火hanabi是一款在线数据可视化工具，它制作出来的图表非常符合扁平化的审美要求。它的动态条形图提供了各种图表设置，可以让我们轻松地制作出符合自己要求的动态条形图，并且可以把制作好的图形直接导出为GIF、MP4格式。

链接：http://hanabi.data-viz.cn/templates

官方文档：http://hanabi.data-viz.cn/help

二、各种Python数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

2.1 Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

官网链接：https://bokeh.org/

GitHub链接：https://github.com/bokeh/bokeh

Github Star：13.4k

2.2 pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

官方文档链接：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

GitHub链接：https://github.com/pyecharts/pyecharts

GitHub Star：9k

2.3 plotly Python

plotly 是一个交互式开源数据可视化框架，它具有Python、R、Javascript等语言的API接口。plotly Python绘图库可以制作交互式的线图、散点图、面积图、条形图、箱型图、分布图、热力图、子图、极坐标图、气泡图等多种发行级别的图形。

官方文档链接：https://plot.ly/python/

GitHub链接：https://github.com/plotly/plotly.py

GitHub Star：6.8k

2.4 Altair

Altair是一个声明式的Python数据可视化库，让我们可以把更多的时间专注于数据理解。Altair的API是简单、友好的，它建立在强大的Vega-Lite可视化语法之上，让我们可以使用最少的代码绘制出漂亮的可视化图表。

官方文档链接：https://altair-viz.github.io/

GitHub链接：https://github.com/altair-viz/altair

GitHub Star：5.2k

2.5 VisPy

VisPy是一个高性能的、交互式的数据科学可视化Python库。它基于OpenGL库，可利用GPU计算来展示大型数据集，可以绘制高达百万数据点的高质量交互式科学图形、实时数据、3D图形等。

官方文档链接：http://vispy.org/documentation.html

GitHub链接：https://github.com/vispy/vispy

GitHub Star：2.3k

2.6 missingno

missingno是用于绘制缺失数据的Python可视化模块，它提供了灵活易用的用于展示数据集完整程度的可视化组件，让我们可以一目了然地获取到缺失数据的模式。

GitHub链接：https://github.com/ResidentMario/missingno

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2.7 HoloViews

HoloViews是一个开源的Python库，致力于让数据分析和可视化更加简单。它让我们可以用更少的代码去展示想要展示的图形，把专注力集中在数据探索上，而不是绘图的过程上。

官方文档链接：https://holoviews.org/

GitHub链接：https://github.com/pyviz/holoviews

GitHub Star：1.6k

2.8 Mayavi

Mayavi是一个用于绘制交互式3D科学数据的Python库。

官方文档链接：http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/

GitHub链接：https://github.com/enthought/mayavi

GitHub Star：724

三、其它的数据可视化工具

3.1 Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表，Echarts也是Alfred数据室目前主要使用的数据可视化工具。

官方文档链接：https://www.echartsjs.com/zh/tutorial.html

3.2 AntV G2

G2 是一套基于可视化编码的图形语法，以数据驱动，具有高度的易用性和扩展性，用户无需关注各种繁琐的实现细节，一条语句即可构建出各种各样的可交互的统计图表。

官方文档链接：https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/index.html

GitHub链接：https://github.com/antvis/g2/

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3.3 TOAST UI Chart

TOAST UI Chart是一个漂亮的图表库，可用于可视化统计数据。它开源、易用、支持各大主流浏览器、支持通过自定义选项设置和主题来更改图表。

官方文档链接：https://ui.toast.com/tui-chart

GitHub链接：https://github.com/nhn/tui.chart

GitHub Star：4.5k

本文由“壹伴编辑器”提供技术支持

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