代碼可視化工具（可視化代碼生成器）

本文目錄一覽：

• 1、數據可視化的工具有哪些

• 2、一般Python都用什么可視化開發工具平臺

• 3、一般用哪些工具做大數據可視化分析？

• 4、數據可視化工具系統有哪些？

• 5、數據可視化工具有哪些？

• 6、數據可視化軟件哪家好？

數據可視化的工具有哪些

開門見山，不說廢話！Hightopo是由廈門圖撲軟件科技有限公司獨立自主研發，專注于 2D 和 3D 圖形界面組件數據可視化領域，用戶遍及電信、電力、政府、交通、水利、公安、國防、醫療、金融、科研等行業。提供從 SDK 的 API 組件庫到行業圖標和三維模型資源庫，構成了一站式的數據可視化解決方案。

主打產品 HT for Web（簡稱HT）是款基于 HTML5 標準瀏覽器技術、針對監控領域的數據可視化圖形組件中間件，用于快速創建和部署，高度可定制化，并具有強大交互功能的拓撲圖形及表盤圖表等應用。其具有輕量、高效、易用和跨平臺等特性，行業豐富的圖標和三維模型資源庫，一站式的數據可視化解決方案、形成了一整套實踐證明的高效開發流程和生態體系，多年來已成為國內電信網管和工業互聯網，數據可視化圖形組態中間件領域的領導性品牌。

根據現場的 CAD 圖、鳥瞰圖、設備三視圖等資料進行還原外觀建模，通過 HT 實現可交互式的 Web 三維場景，可進行縮放、平移、旋轉，場景內各設備可以響應交互事件。

HT 工業互聯網圖形組態可視化，基于純 HTML5（Canvas/WebGL/WebVR）的標準 Web 技術，滿足了工業物聯網跨平臺云端化部署實施的需求，可快速實現現代化的、高性能的、跨平臺的（桌面Mouse/移動Touch/虛擬現實VR）圖形展示效果及交互體驗。

HT 提供完備流水線作業工具鏈，從視圖組件設計、豐富的圖標設計、2D 圖紙設計到 3D 場景設計皆有相應可視化，各工具創建的資源可直接共享復用。不僅解決了傳統 2D 和 3D 設計分割獨立、無法融合一體的痛苦；也解決了傳統設計師和程序員使用完全不同的獨立設計開發工具，導致設計和最終實現效果不一致且重復勞動的難題，真正實現了 2D 和 3D 無縫融合，設計師和程序員統一工具協同開發模式，達到產品開發的高速迭代，快速將想法變成 2D、2.5D 和 3D 的最終界面成果。

建立1：1高保真模擬，通過數字工廠三維場景為基礎，展現礦業各個生產廠區的建設、運行情況、安全配備以及注意事項，達到逼真震撼的視覺效果。

可以構建現代化的，跨桌面和移動終端的企業應用，無需擔憂跨平臺兼容性，及觸屏手勢交互等棘手問題。

一般Python都用什么可視化開發工具平臺

常見的Python可視化庫有哪些？

Matplotlib

Matplotlib是一個Python 2維繪圖庫，已經成為Python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib你可以很輕松地畫一些或簡單或復雜地圖形，幾行代碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。

Seaborn

Seaborn是基于Mtplotlib產生的一個模塊，專攻于統計可視化，可以和pandas進行無縫鏈接，使初學者更容易上手。相對于Matplotlib，Seaborn語法更簡潔，兩者關系類似于NumPy、和Pandas之間的關系。

HoloViews

HoloViews是一個開源的Python庫，可以用非常少的代碼行中完成數據分析和可視化，除了默認的Matplotlib后端外，還添加了一個Bokeh后端。Bokeh提供了一個強大的平臺，通過結合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高維可視化，非常適合于數據的交互式探索。

Altair

Altair是Python的一個公認的統計可視化庫，它的API簡單、友好、一致，并建立在強大的vega-lite（交互式圖形語法）之上。Altair API不包含實際的可視化呈現代碼，而是按照vega-lite規范發出JSON數據結構。由此產生的數據可以在用戶界面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的可視化效果，且只需很少的代碼。

ggplot

ggplot是基于R的ggplot2和圖形語法的Python的繪圖系統，實現了更少的代碼繪制更專業的圖形。

它使用一個高級且富有表現力的API來實現線，點等元素的添加，顏色的更改等不同類型的可視化組件的組合或添加，而不需要重復使用相同的代碼，然而這對那些試圖進行高度定制的的來說，ggplot并不是最好的選擇，盡管它也可以制作一些非常復雜、好看的圖形。

Bokeh

Bokeh是一個Python交互式可視化庫，支持現代化Web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的D3.js的圖形化樣式，并將此功能擴展到高性能交互的數據集，數據流上。使用Bokeh可以快速便捷地創建交互式繪圖、儀表板和數據應用程序等。

Bokeh能與NumPy、Pandas，Blaze等大部分數組或表格式的數據結構完美結合。

一般用哪些工具做大數據可視化分析？

大數據正在走進人們的生活。雖然獲取數據問題不大，但有很多人不知道如何得出結論，因為數據太多。常見的數據可視化工具，在這里推薦9個：

1、Datawrapper

Datawrapper是一個用于制作交互式圖表的在線數據可視化工具。一旦您從CSV文件上傳數據或直接將其粘貼到字段中，Datawrapper將生成一個條，線或任何其他相關的可視化文件。許多記者和新聞機構使用Datawrapper將實時圖表嵌入到他們的文章中。這是非常容易使用和生產有效的圖形。

2、Tableau Public

Tableau Public可能是最流行的可視化工具，它支持各種圖表，圖形，地圖和其他圖形。這是一個完全免費的工具，你用它制作的圖表可以很容易地嵌入到任何網頁中。他們有一個不錯的畫廊，顯示通過Tableau創建的可視化效果。

雖然它提供的圖表和圖形比其他類似工具要好得多，但我并不喜歡使用它的免費版本，因為它附帶了一個很大的頁腳。如果不是像我這樣大的關閉，那么你一定要試試看。或者如果你能負擔得起，你可以去付費版本。

3、Smartbi

Smartbi作為成熟的大數據分析平臺，具備可復用、 動靜結合獨特的展示效果，使得數據可視化靈活強大，動靜皆宜，為廣大用戶提供了無限的應用能力和想象空間。

除了支持使用Excel作為報表設計器，完美兼容Excel的配置項。支持Excel所有內置圖形、背景圖、條件格式等設計復雜的儀表盤樣式，同時支持完整ECharts 圖形庫，支持各種各樣的圖形，包含瀑布圖、關系圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形，借助于地理信息技術，還打造了地圖分析功能。

4、Chart.js

非常適合小型項目。盡管只有六種圖表類型，開源圖書館Chart.js是用于愛好和小型項目的完美數據可視化工具。使用HTML 5 canvas元素繪制圖表，Chart.js創建響應式平面設計，并且正在迅速成為最流行的開源圖表庫之一。

5、Raw

Raw將自己定義為“電子表格和矢量圖形之間的缺失鏈接”。它建立在D3.js之上，設計得非常好。它有這樣一個直觀的界面，你會覺得你之前使用過它。它是開源的，不需要任何注冊。

它有一個21圖表類型的庫可供選擇，所有的處理在瀏覽器中完成。所以你的數據是安全的。RAW是高度可定制和可擴展的，甚至可以接受新的自定義布局。

6、Infogram

Infogram使您可以在線創建圖表和圖表。它有一個有限的免費版本和兩個付費選項，其中包括200+地圖，私人共享和圖標庫等功能。

它配備了一個易于使用的界面，其基本圖表設計良好。我不喜歡的一個功能是當您嘗試將交互式圖表嵌入到您的網頁（免費版）時所獲得的巨大徽標。如果他們能像DataWrapper使用的小文本那樣更好。

7、Timeline JS

顧名思義，Timeline JS可以幫助您創建美麗的時間線而無需編寫任何代碼。它是一個免費的開源工具，被Time和Radiolab等一些最受歡迎的網站所使用。

這是一個非常容易遵循四步過程來創建您的時間表，這在這里解釋。最好的部分？它可以從各種來源獲取媒體，并內置對Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他類似網站的支持。

8、Plotly

Plotly是一個基于Web的數據分析和繪圖工具。它支持具有內置社交分享功能的圖表類型的良好集合。可用的圖表和圖表類型具有專業的外觀和感覺。創建圖表只需要加載信息并自定義布局，坐標軸，注釋和圖例。如果你想要開始，你可以在這里找到一些靈感。

9、Visualize Free

Visualize Free是一個托管工具，允許您使用公開可用的數據集，或者上傳您自己的數據集，并構建交互式可視化來演示數據。可視化遠遠超出簡單的圖表，而且服務是完全免費的，而開發工作需要Flash，輸出可以通過HTML5完成。

數據可視化工具系統有哪些？

現如今有大量強大的可視化工具可用于表達想法、可視化數據、向客戶和全球社區分享重要的分析結果。現在大大小小的企業都可以利用商業智能工具來理解復雜的大數據。 這些解決方案可以收集，分析這些數據并將其轉換為可理解的報告，從而為企業提供有價值的見解，以此推動企業利潤。

建議你可以試試思邁特軟件Smartbi。思邁特軟件Smartbi擁有成熟的OLAP引擎，實現了對SQL及MDX語言的解析功能；支持大數據和云計算，單表10億數據規模以上，查詢可“秒級響應”。無論是業務數據庫、數據倉庫還是excel、txt，思邁特軟件Smartbi可快速成為分析數據源，并能可視化管理數據模型。

思邁特軟件Smartbi小到填報、查詢、部署、集成，大到可視化大屏、dashboard駕駛艙，應有盡有，功能很強大。最重要的是，因為這個工具，整個公司的數據架構都可以變得規范，下一步就是構建企業的大數據平臺了。而且它是java編寫的，支持二次開發，類Excel的設計器，無論是IT還是業務。

思邁特軟件Smartbi上手都很簡單：編輯sql優化、數據集復用簡直都是小case，大大降低了報表開發的門檻。在企業中被關注最多的數據安全方面，思邁特軟件Smartbi支持多人同時開發同一套報表，并通過模板加鎖功能防止編輯沖突；通過數據分析權限控制，保障數據安全。

數據可視化工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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數據可視化工具有哪些？

數據可視化工具有思邁特軟件Smartbi，Tableau，Qlik Sense，QlikView，DataFocus，FineBI。數據可視化是關于數據視覺表現形式的科學技術研究，是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。與信息圖形，信息可視化，科學可視化以及統計圖形密切相關。

數據可視化是一個處于連續不斷演化當中的概念，其邊界在不斷擴大。具體指的是技術上比較高級的技術方法，而這些技術方法容許運用圖形，圖像處理，計算機視覺及其用戶界面，通過表達，建模及其對立體，表面，屬性以及動畫的顯示，對數據信息加以可視化詮釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比較，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

相對于百度的echarts，思邁特軟件Smartbi還是一款比較容易入手的數據分析工具。最后，思邁特軟件Smartbi提供了免費的版本，功能齊全，更加適合個人對數據分析的學習和使用。

思邁特軟件Smartbi大數據分析產品融合BI定義的所有階段，對接各種業務數據庫、數據倉庫和大數據分析平臺，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、復雜報表、應用分享等等。

數據可視化工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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數據可視化軟件哪家好？

數據可視化軟件好的有FineBI、Infogr.am、Easel.ly、Color Brewer、ChartBlocks等這些，有需要的朋友可以參考一下。

1、FineBI

簡潔明了的數據分析工具，優點是零代碼可視化、可視化圖表豐富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可視化效果，擁有數據整合、可視化數據處理、探索性分析、數據挖掘、可視化分析報告等功能，更重要的是個人版免費。

2、Infogr.am

十分強大的圖表制作工具，本身帶有十分豐富多樣的模板，如果個人不滿意還可以手動設計，優點也是不需要代碼編程，缺點就是只能用來制作圖表，更加炫酷的可視化效果實現起來比較困難。

3、Easel.ly

幾年前開始流行的信息圖制作軟件，界面簡潔、操作簡便、圖片精美，而且用戶只需要登錄Easel.ly官方網站即可開始進行信息圖制作，在網站上你可以盡情分享和查找素材，當然有些是不免費的。

4、Color Brewer

強大的配色工具，在這里面幾乎可以找到任何想要的顏色，本身也是一個繪圖系統，擁有很多配色模板，可以當做一個小工具收藏，配合其他可視化工具使用。

5、ChartBlocks

英國的一家公司開發的制作統計圖表的線上工具，省去在Excel軟件里制作圖表的繁復，讓圖表更加多樣化，無需專業的軟件技能就可以輕松制作漂亮的圖表，但是功能不多。

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