好看的数据可视化的图片是怎么样做的？ 第1页

作为一个数据猿，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：

1. 最近很火的动态条形图工具

2. 各种Python数据可视化第三方库

3. 其它语言的数据可视化框架

1. 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

2. 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：11.9k

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：7.2k

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：5.6k

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：4.2k

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：2.1k

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

GitHub Star：1.8k

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：1.4k

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：647

3. 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。

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/

GitHub Star：8.2k

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：4.2k

欢迎大家关注微信公众号“Alfred数据室”，更多的数据可视化项目将在这里更新~

分享一个GitHub上很火的用Python做交互式图形的工具吧。

这一工具名为Bokeh，官方介绍称，它能读取大型数据集或者流数据，以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。

比如，有人用它做出了这样的图：

还有其他各种图：

也有人用它做了图去TED上演讲：

“美观、实用”是不少用户给出的评价，甚至有人想让这份工具用起来更方便，尝试去汉化它的官方文档。

现在，这份资源已经标星9900+，一度冲上GitHub趋势榜第一。

Bokeh使用指南

Bokeh，是由非营利组织NumFocus提供支持，大家可以免费使用，官方网站地址：

https:// bokeh.pydata.org/en/lat est/

Bokeh面向用户开放三个层次的接口：

• 低级接口能为应用开发者提供高度灵活的图形表示（支持自定义一些顶层的组件）
• 中级接口主要用于绘制曲线（会默认加载一些低级的组件）
• 高级接口用于快速简单地构建复杂图形

官方支持Python 2.7和3.5+版本，在其他版本的Python上功能可能会受限。

想要使用这一资源，最直接的办法是去GitHub上下载。项目地址：

https:// github.com/bokeh/bokeh

不过，官方推荐的安装方式是使用Anaconda Python及其附带的Conda包管理系统，这是一个专门为Python/R语言打造的数据科学平台，下载地址：

https://www. anaconda.com/distributi on/

在工具使用方面，官方也提供了详尽的用户指南，包括快速安装运行、了解基础概念、如何处理数据、绘图、添加注释交互等等：

有人正在将Bokeh的用户指南汉化：

在具体实现方面，官方提供了教程与示例：

教程是基于Jupyter Notebook提供的，Bokeh本身也与Jupyter Notebook无缝集成，使用起来也比较方便。对于给出的每一个示例，官方也都给出了背后实现的代码。

如果你对这一工具有兴趣，或者正好需要这样一个工具，不妨去尝试下：

GitHub传送门：
https://github.com/bokeh/bokeh

Bokeh官网传送门：

— 完 —
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推荐一个不仅仅是可视化工具的可视化工具：PowerBI.

承载微软BI布局重任的PowerBI，它的功能十分强大，这里单单看它的可视化功能，它有丰富的图表库，它还支持R和Python，目前PowerBI的自定图表有200多个，这里我就精心挑选了一些实用炫酷的自定义图表推荐给你，这些图表：好用、好看、免费、无水印。

下面就慢慢欣赏吧，总有你需要的那一款。

01

Infographic Designer

它有条形图或柱形图的特定外观，并精确控制形状，颜色和布局，以便您能够以最能说明数据故事的方式表示信息。

02

Walkers Animated Pictogram

利用活动的人形图标组成条形图，是一个视觉上相当吸引人的动画图表。

03

Animated Bar Chart Race

动画条形图可以帮助您直观地显示趋势随时间的变化，这些类型的图表在社交媒体上非常流行，因为它们在简洁易懂的图表中提供整体数据故事/洞察力。

做法参考：

04

Horizontal bar chart

一种水平条形图，通过将类别标签放在条形图内来节省空间。

05

Small Multiple Line Chart

小倍图，是一系列使用相同比例和轴的图表，可以轻松进行比较。

06

Hourglass Chart by MAQ Software

可以帮你在两种情况下显示类别之间的差异和转换率。

07

Stacked Column Chart by Akvelon

增强型堆积柱形图，允许你选择某一个堆积条，查看特定信息。

08

Facet Key

按共享属性过滤文档，获得更加直观的视觉效果。

09

ChartAccent - BarChart

带有丰富注释功能的条形图，可用于演示文稿，您只需单击几下即可创建带有丰富注释的条形图。

10

ChartAccent - LineChart

带有丰富注释功能的折线图，可用于演示文稿。

11

word cloud

PowerBI中的词云图，小巧而简洁。

流向和关系

12

Chord

和弦图，展示数据之间的相互关系，非常适合比较数据集内或不同数据组之间的相似性。

13

Bowtie Chart

蝴蝶结图，显示从一个流程或类别到另一个流程或类别的数据流，参考：

14

Network Navigator Chart

该图表允许您通过平移和缩放关系节点布局，来探索节点链接数据。

15

Force-Directed Graph

强制布局图与弯曲的路径，用于显示数据之间的连接。

16

Sankey diagram

桑基图，可以很方便的获取数据的来源和流向，系列的宽度与流量的数量成比例。

分布

17

Box and Whisker chart

通过四分位数图形化数字对数据进行分组的便捷方式，参考：

18

Dot Plot by MAQ Software

显示多个类别之间的分布以突出显示间隙，群集和异常值。

19

Cluster Map

Cluster Map富有表现力的图像拼接显示相关文档的群集。

20

Hexbin Scatterplot

散点图展示在不同的六边形中，色彩饱和度表示每个六边形中点的密度，点越多，颜色越深。

21

Candlestick by OKViz

常用于金融产品的价格变动，图表中的每个Candle通常显示四个价格值：高，低，开盘和收盘。并且可以添加多个趋势线以满足分析需要。

22

Ratings by MAQ Software

可以选择不同的指示形状，来展示评级或分数。

相关

23

Craydec Regression Chart

Craydec Regression Chart是带有简单线性回归的散点图/散点图，可以处理大型数据集，您可以使用小倍数图来探索和报告多个属性。

24

Table Heatmap

使用表格中的颜色轻松直观地比较数据。

25

Enhanced Scatter

Enhanced Scatter引入了一些在现有散点图视觉上添加的属性，包括形状作为标记，背景图像支持和用于将元素定位到图像背景上的开发人员十字准线。

地图

26

icon map

Icon Map visual允许您在地图上渲染图像和线条或圆圈，可以设置不同的地图样式，也可以显示白天黑夜。

27

flowmap

描述地理位置之间对象的移动。

28

Synoptic Panel by OKViz

创建包含连接到数据的区域的自定义地图。

该图表允许您呈现一个或多个图像，为它们的任意部分（称为区域）分配含义。您可以动态突出显示和着色这些区域，并在其上显示多个信息。

部分与整体

29

Pie Charts Tree

以树模式显示，每个节点中的饼图中显示值。

此可视组件显示一个类别树，其值在每个节点的饼图中表示。

30

TreeViz

树结构数据可视化

预测与分析

31Time Series Forecasting Chart

使用指数平滑模型基于先前观察到的值预测未来值。

32

Forecasting with ARIMA

使用Autoregressive Integrated Moving Avg（ARIMA）基于历史数据预测未来值。

33

Forecast using Neural Network by MAQ Software

MAQ软件使用神经网络进行预测实现了一个“人工神经网络”，可以从历史数据中学习并预测未来的价值。

34

ValQ – Modern Digital Planning

为您的业务建模并以前所未有的方式进行模拟。ValQ是一个云和内部部署的业务建模软件，使您的管理人员和决策者能够可视化和分析业务场景，并随时随地做出实时决策。

35

PAFnow Process Mining

基于数据分析业务流程的超强大可视化，只需点击几下鼠标，流程挖掘就可以发现有关流程的隐藏信息并生成新的见解。

控件篇

36

Text Filter

提供一个搜索框，可用于过滤仪表板上的所有其他视觉效果，文本包含您指定字段的搜索。这使您可以通过关键字搜索快速查找仪表板上显示的特定内容。

37

Timeline Slicer

时间轴切片器是一个图形日期范围选择器，用作Power BI中的过滤组件。这使得按日期维度过滤数据变得简单而有趣，参考：

38

Time Brush Slicer

Time Brush可让您通过直接拖动或刷过感兴趣的时间段来过滤基于时间的数据。参考：

认识一个好玩的时间切片器-Time Brush Slicer

39

Filter by List by Devscope

按列表筛选是一种Power BI可视化，允许用户批量应用报表的筛选值。

40

HierarchySlicer

创建不同字段的层次结构，并将其用作Power BI的切片器。

41

Play Axis

像动态切片器一样工作，它可以在没有任何用户交互的情况下激活您的其他功能视觉效果。

42

Chiclet slicer

Chiclet是由按钮制成的切片器，也可以水平排列以超紧凑形式的矩阵排列，作为其他视觉效果的画布内过滤器。

43

Enlighten Legend

使用Enlighten Legend，您可以创建独立的交互式图例。自定义标记形状和数据颜色。设置标签格式选项，包括悬停颜色，让您的报表更具有创造力和灵活性。

44

Text Enhancer by MAQ Software

Text Enhancer添加自定义选项，将丰富样式的文本，包括调整文本阴影，旋转，角度，偏斜，对齐等，添加到Power BI报表中。

45

Card Browser

卡片浏览器是一个文档集查看器，具有可翻转的双面缩略图，使用双面卡浏览文档，然后单击以在适当位置查看。

46

Image Grid

在Power BI中将图像进行可视化展示。

47

HTML Viewer

以HTML或纯文本精美呈现您的数据。此可视化允许您以原始样式显示HTML文本字符串（例如，来自SharePoint的富文本列）以及使用换行格式化。

48

Timeline Storyteller

时间线故事讲述者是一个富有表现力的视觉叙事环境，用于呈现时间表。您可以使用时间轴讲故事者使用时间轴表示，比例和布局的调色板以及过滤，突出显示和注释的控件来呈现数据的不同方面。

49

Enlighten Data Story

用您的数据讲述清晰简单的故事。此可视化显示具有突出动态数据值的文本。您可以控制文本和数据值的字体大小，颜色和样式。

50

Sanddance

帮你快速发现海量数据背后的见解，做法参考：

是已经眼花缭乱了，大部分图表只需要点点鼠标，拖动字段就可以轻松做到，有些图表需要你细细探索才能更好的使用哦,以后我也会不定期介绍其中的一些图表。以上图表的示例文件已收集并分享在知识星球，请自行下载研究。

如果你刚开始接触Power BI，可在微信公众号后台回复"PowerBI"，获取《七天入门PowerBI》电子书，轻松上手。

the end.