数据可视化图（数据可视化图表的构成要素）

本篇目录：

1、数据可视化地图怎么做?推荐这个BI软件2、数据可视化之如何用Matplotlib画好看的图3、数据可视化有哪些图表类型?4、python可视化数据分析常用图大集合(收藏)5、活用这25种图表效果,你的数据可视化也能变得高级炫酷!

数据可视化地图怎么做?推荐这个BI软件

1、很多工具都能实现数据地图，比如echarts，亿信BI，tableau等。比较专业的有地图慧、我要地图都用对应的地图开发api，不过我的需求不是专业搞地图的，所以没有深入了解。

2、MapBox在PowerBI中是自定义视觉对象，从市场获取如下：在Power BI Desktop中，使用如下：这要求数据包括：经纬度以及数值，当然可以使用扩展的一些字段，如颜色分类等。

3、展示效果好看自然是好的，但不去体验其展示之前的数据导入操作，就少了好几分乐趣。亿信ABI的大屏可视化有三个最出彩的部分就是：3D可视化、酷屏和gis地图。

数据可视化之如何用Matplotlib画好看的图

matplotlib的南丁格尔玫瑰图，用极坐标polar制作，并动画显示。2 pygame新版的播放mp3，但本机的操作系统不能播放mp3，我用pydub做些格式转换。3 用librosa获取音乐的相关数据和采样。

Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。在上篇 Matplotlib 数据可视化教程中，我们要介绍如何创建条形图、直方图和散点图。

Matplotlib 是一个由 John Hunter 等开发的，用以绘制二维图形的 Python 模块。它利用了 Python 下的数值计算模块 Numeric 及 Numarray，克隆了许多 Matlab 中的函数， 用以帮助用户轻松地获得高质量的二维图形。

数据可视化有哪些图表类型?

1、数据可视化的三种类型有： 折线图：折线图是一种最常用的数据可视化方式，它可以用来表示一个变量随时间的变化情况。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。

2、可视化图表类型和特点如下：柱形图、折线图、饼图、散点图。柱形图 柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。

3、行政地图。使用场景：适用于有空间位置的数据分析。类型：气泡图、面积图2种类型。，请点击输入图片描述 GIS地图。使用场景：根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图。

python可视化数据分析常用图大集合(收藏)

1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。

2、折线图 折线图(line chart) 是最基本的图表， 可以用来呈现不同栏 位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是plot.line() 的方 法，可以设置颜色、形状等参数。

3、我们先看下所用的数据集 折线图是我们观察趋势常用的图形，可以看出数据随着某个变量的变化趋势，默认情况下参数 kind=line 表示图的类型为折线图。

4、针对分类数据的统计图，可以使用 sns.catplot 绘制，其完整参数如下：本课使用演绎的方式来学习，首先理解这个函数的基本使用方法，重点是常用参数的含义。其他的参数，根据名称也能基本理解。

5、Python数据可视化：箱线图 箱线图概念 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。

活用这25种图表效果,你的数据可视化也能变得高级炫酷!

Dygraphs是一款快捷、灵活的开源JavaScript图表库，用户可以自由探索和编译密集型数据集。它具有极强的交互性，比如缩放、平移和鼠标悬停等都是默认动作。更棒的是，它还对误差线有很强的支持。

微软公司在数据图表显示这方面可以算是行家。Excel 作为 Office 三剑客之一，它提供着一些丰富的图表类型。常见的图表大概能分为 8 种，分别是 柱形图、折线图、饼图、条形图、面积图、X Y（散点图）、曲面图、雷达图。

第1季：数据可视化-按照认知规律作图展示 柱形图和条形图属于一类图，在本质上没有什么区别，但在应用上还是有差异的。

Datawrapper是一款专心于新闻和出书的可视化工具。Datawrapper十分简略运用，不需求任何编程根底。你只需求上传你的数据，便能轻松地创立和发布图表，乃至是地图。Datawrapper供给了许多的自界说布局及地图模板。

数据可视化的定义 数据可视化(Data Visualization)是涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科交叉领域，通过将非数字的信息进行可视化以表现抽象或复杂的概念和信息的技术。

FineBI 简洁明了的数据分析工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。

到此，以上就是小编对于数据可视化图表的构成要素的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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