数据可视化源码（大数据可视化源码）

今天给各位分享数据可视化源码的知识，其中也会对大数据可视化源码进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Python中数据可视化经典库有哪些？
• 2、python：数据可视化 - 动态
• 3、数据可视化的工具有哪些
• 4、D3数据可视化-Area

Python中数据可视化经典库有哪些？

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。

matplotlib

是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。

pandas

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。需要说明的是它不是“熊猫”，名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。

优点：是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观的处理关系型、标记型数据。对于数据分析专业人士，它是数据分析及可视化的利器。

seaborn

Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

它是基于matplotlib更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物，它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。

优点：matplotlib高度封装，代码量少，图表漂亮。比起matplotlib具有更美观、更现代的调色板设计等优点。scikit-plot

这是一个跟机器学习有效结合的绘图库。想要深入学习的小伙伴参见其github仓库，这里不再赘述了。

优点：Scikit-Plot是由ReiichiroNakano创建的用在机器学习的可视化工具，能最快速简洁的画出用Matplotlib要写很多行语句才能画出的图。关键是对于机器学习相关可视化处理，该库有较好的支持。

Networkx

networkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。

优点：用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。

上面是我的回答，希望对您有所帮助！

python：数据可视化 - 动态

抖音、快手、B站等上常见的数据统计动态图，视频是如何制作的呢？我们可以通过python的pandas和matplotlib制作出来。

步骤1： 安装pandas、matplotlib库

pip install pandas

pip install matplotlib

步骤2： 从国家统计局等数据网站找到合适的数据。

步骤3： 案例中的数据indus.csv。将统计的数据进行处理存储到合适的文件

百度云

链接：

提取码：hkn2

步骤4： 源码

数据可视化的工具有哪些

数据可视化的软件工具有：

1、RAWGraphs是一个在线的数据可视化开源工具，经常被用来处理Excel表中的数据。你只需要将数据上传到RAWGraphs中，设计出你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传到RAWGraphs的数据只会在网页端进行处理，保证了数据的安全性。

2、ChartBlocks是一个在线可视化工具，它的智能数据导入向导可以引导你一步一步地导入数据和设计图表，简单易用，还可以通过ChartBlocks一键在社交媒体（如Facebook和Twitter）上分享自己的图表。你还可以将图表作导出为SVG，PNG，JPEG格式的图片以及PDF，也可以生成源码并将图表嵌入到网站上。除了免费的个人账户以外，ChartBlocks还提供功能更加强大的专业账户和旗舰账户。一些数据可视化工具还为个人、团队和企业提供了不同的版本，这些工具比免费工具有更丰富的功能和技术支持。

3、Tableau是全球知名度很高的数据可视化工具，你可以轻松用Tableau将数据转化成你想要的形式。Tableau是一个非常强大，安全，灵活的分析平台，支持多人协作。你还可以通过Tableau软件、网页、甚至移动设备来随时浏览已生成的图表，或将这些图表嵌入到报告、网页或软件中。

4、PowerBI是微软开发的商业分析工具，可以很好地集成微软的Office办公软件。用户可以自由导入任何数据，如文件、文件夹和数据库，并且可以使用PowerBI软件、网页、手机应用来查看数据。PowerBI对个人用户是免费的，团队版也很便宜，单个用户每月只收取9、9美元。

D3数据可视化-Area

Area 图形可以填充整块的图形，下面是同样的数据（2017年2季度到2018年1季度手机品牌市场占有情况）分别在 area 和在 stack bar 图呈现的结果。

d3.area 可以生成一个图形生成器，输入一个数组数据，将返回值传入 path 元素的 d 属性就可以渲染出对应的 area 图形。

首先尝试一个比较简单的 case，只生成单一 area 图形的情况。

可以构造一个 area 生成器：

y0 函数可以确定 x 点对应的 y 轴投影下限(base)，y1 确定上限(top) 。单一的 area 与折线图非常类似，相当于现充了 y 点到 x 坐标轴的的折线图。

要生成 stack 形式的 area，可以拆分为两个步骤：

利用 d3.stack 生成 series 数据:

生成 path 图形的步骤如下：

在 x 轴使用 scalePoint：

在 y 轴使用 scaleLinear：

构造 area 生成器：

为每个 serie 添加 area 图形：

Git地址

完整源码如下：

关于数据可视化源码和大数据可视化源码的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。