代码可视化工具（可视化代码生成器）

本文目录一览：

• 1、数据可视化的工具有哪些

• 2、一般Python都用什么可视化开发工具平台

• 3、一般用哪些工具做大数据可视化分析？

• 4、数据可视化工具系统有哪些？

• 5、数据可视化工具有哪些？

• 6、数据可视化软件哪家好？

数据可视化的工具有哪些

开门见山，不说废话！Hightopo是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，专注于 2D 和 3D 图形界面组件数据可视化领域，用户遍及电信、电力、政府、交通、水利、公安、国防、医疗、金融、科研等行业。提供从 SDK 的 API 组件库到行业图标和三维模型资源库，构成了一站式的数据可视化解决方案。

主打产品 HT for Web（简称HT）是款基于 HTML5 标准浏览器技术、针对监控领域的数据可视化图形组件中间件，用于快速创建和部署，高度可定制化，并具有强大交互功能的拓扑图形及表盘图表等应用。其具有轻量、高效、易用和跨平台等特性，行业丰富的图标和三维模型资源库，一站式的数据可视化解决方案、形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，多年来已成为国内电信网管和工业互联网，数据可视化图形组态中间件领域的领导性品牌。

根据现场的 CAD 图、鸟瞰图、设备三视图等资料进行还原外观建模，通过 HT 实现可交互式的 Web 三维场景，可进行缩放、平移、旋转，场景内各设备可以响应交互事件。

HT 工业互联网图形组态可视化，基于纯 HTML5（Canvas/WebGL/WebVR）的标准 Web 技术，满足了工业物联网跨平台云端化部署实施的需求，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台的（桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR）图形展示效果及交互体验。

HT 提供完备流水线作业工具链，从视图组件设计、丰富的图标设计、2D 图纸设计到 3D 场景设计皆有相应可视化，各工具创建的资源可直接共享复用。不仅解决了传统 2D 和 3D 设计分割独立、无法融合一体的痛苦；也解决了传统设计师和程序员使用完全不同的独立设计开发工具，导致设计和最终实现效果不一致且重复劳动的难题，真正实现了 2D 和 3D 无缝融合，设计师和程序员统一工具协同开发模式，达到产品开发的高速迭代，快速将想法变成 2D、2.5D 和 3D 的最终界面成果。

建立1：1高保真模拟，通过数字工厂三维场景为基础，展现矿业各个生产厂区的建设、运行情况、安全配备以及注意事项，达到逼真震撼的视觉效果。

可以构建现代化的，跨桌面和移动终端的企业应用，无需担忧跨平台兼容性，及触屏手势交互等棘手问题。

一般Python都用什么可视化开发工具平台

常见的Python可视化库有哪些？

Matplotlib

Matplotlib是一个Python 2维绘图库，已经成为Python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。

Seaborn

Seaborn是基于Mtplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和pandas进行无缝链接，使初学者更容易上手。相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者关系类似于NumPy、和Pandas之间的关系。

HoloViews

HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的Matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合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维可视化，非常适合于数据的交互式探索。

Altair

Altair是Python的一个公认的统计可视化库，它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega-lite（交互式图形语法）之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。

ggplot

ggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形。

它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。

Bokeh

Bokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代化Web浏览器展示。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。

Bokeh能与NumPy、Pandas，Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。

一般用哪些工具做大数据可视化分析？

大数据正在走进人们的生活。虽然获取数据问题不大，但有很多人不知道如何得出结论，因为数据太多。常见的数据可视化工具，在这里推荐9个：

1、Datawrapper

Datawrapper是一个用于制作交互式图表的在线数据可视化工具。一旦您从CSV文件上传数据或直接将其粘贴到字段中，Datawrapper将生成一个条，线或任何其他相关的可视化文件。许多记者和新闻机构使用Datawrapper将实时图表嵌入到他们的文章中。这是非常容易使用和生产有效的图形。

2、Tableau Public

Tableau Public可能是最流行的可视化工具，它支持各种图表，图形，地图和其他图形。这是一个完全免费的工具，你用它制作的图表可以很容易地嵌入到任何网页中。他们有一个不错的画廊，显示通过Tableau创建的可视化效果。

虽然它提供的图表和图形比其他类似工具要好得多，但我并不喜欢使用它的免费版本，因为它附带了一个很大的页脚。如果不是像我这样大的关闭，那么你一定要试试看。或者如果你能负担得起，你可以去付费版本。

3、Smartbi

Smartbi作为成熟的大数据分析平台，具备可复用、 动静结合独特的展示效果，使得数据可视化灵活强大，动静皆宜，为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。

除了支持使用Excel作为报表设计器，完美兼容Excel的配置项。支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式，同时支持完整ECharts 图形库，支持各种各样的图形，包含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力图、树图等几十种动态交互的图形，借助于地理信息技术，还打造了地图分析功能。

4、Chart.js

非常适合小型项目。尽管只有六种图表类型，开源图书馆Chart.js是用于爱好和小型项目的完美数据可视化工具。使用HTML 5 canvas元素绘制图表，Chart.js创建响应式平面设计，并且正在迅速成为最流行的开源图表库之一。

5、Raw

Raw将自己定义为“电子表格和矢量图形之间的缺失链接”。它建立在D3.js之上，设计得非常好。它有这样一个直观的界面，你会觉得你之前使用过它。它是开源的，不需要任何注册。

它有一个21图表类型的库可供选择，所有的处理在浏览器中完成。所以你的数据是安全的。RAW是高度可定制和可扩展的，甚至可以接受新的自定义布局。

6、Infogram

Infogram使您可以在线创建图表和图表。它有一个有限的免费版本和两个付费选项，其中包括200+地图，私人共享和图标库等功能。

它配备了一个易于使用的界面，其基本图表设计良好。我不喜欢的一个功能是当您尝试将交互式图表嵌入到您的网页（免费版）时所获得的巨大徽标。如果他们能像DataWrapper使用的小文本那样更好。

7、Timeline JS

顾名思义，Timeline JS可以帮助您创建美丽的时间线而无需编写任何代码。它是一个免费的开源工具，被Time和Radiolab等一些最受欢迎的网站所使用。

这是一个非常容易遵循四步过程来创建您的时间表，这在这里解释。最好的部分？它可以从各种来源获取媒体，并内置对Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他类似网站的支持。

8、Plotly

Plotly是一个基于Web的数据分析和绘图工具。它支持具有内置社交分享功能的图表类型的良好集合。可用的图表和图表类型具有专业的外观和感觉。创建图表只需要加载信息并自定义布局，坐标轴，注释和图例。如果你想要开始，你可以在这里找到一些灵感。

9、Visualize Free

Visualize Free是一个托管工具，允许您使用公开可用的数据集，或者上传您自己的数据集，并构建交互式可视化来演示数据。可视化远远超出简单的图表，而且服务是完全免费的，而开发工作需要Flash，输出可以通过HTML5完成。

数据可视化工具系统有哪些？

现如今有大量强大的可视化工具可用于表达想法、可视化数据、向客户和全球社区分享重要的分析结果。现在大大小小的企业都可以利用商业智能工具来理解复杂的大数据。 这些解决方案可以收集，分析这些数据并将其转换为可理解的报告，从而为企业提供有价值的见解，以此推动企业利润。

建议你可以试试思迈特软件Smartbi。思迈特软件Smartbi拥有成熟的OLAP引擎，实现了对SQL及MDX语言的解析功能；支持大数据和云计算，单表10亿数据规模以上，查询可“秒级响应”。无论是业务数据库、数据仓库还是excel、txt，思迈特软件Smartbi可快速成为分析数据源，并能可视化管理数据模型。

思迈特软件Smartbi小到填报、查询、部署、集成，大到可视化大屏、dashboard驾驶舱，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范，下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的，支持二次开发，类Excel的设计器，无论是IT还是业务。

思迈特软件Smartbi上手都很简单：编辑sql优化、数据集复用简直都是小case，大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面，思迈特软件Smartbi支持多人同时开发同一套报表，并通过模板加锁功能防止编辑冲突；通过数据分析权限控制，保障数据安全。

数据可视化工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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数据可视化工具有哪些？

数据可视化工具有思迈特软件Smartbi，Tableau，Qlik Sense，QlikView，DataFocus，FineBI。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。与信息图形，信息可视化，科学可视化以及统计图形密切相关。

数据可视化是一个处于连续不断演化当中的概念，其边界在不断扩大。具体指的是技术上比较高级的技术方法，而这些技术方法容许运用图形，图像处理，计算机视觉及其用户界面，通过表达，建模及其对立体，表面，属性以及动画的显示，对数据信息加以可视化诠释。与立体建模之类的特殊技术方法相比较，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

相对于百度的echarts，思迈特软件Smartbi还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后，思迈特软件Smartbi提供了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。

思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。

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数据可视化软件哪家好？

数据可视化软件好的有FineBI、Infogr.am、Easel.ly、Color Brewer、ChartBlocks等这些，有需要的朋友可以参考一下。

1、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。

2、Infogr.am

十分强大的图表制作工具，本身带有十分丰富多样的模板，如果个人不满意还可以手动设计，优点也是不需要代码编程，缺点就是只能用来制作图表，更加炫酷的可视化效果实现起来比较困难。

3、Easel.ly

几年前开始流行的信息图制作软件，界面简洁、操作简便、图片精美，而且用户只需要登录Easel.ly官方网站即可开始进行信息图制作，在网站上你可以尽情分享和查找素材，当然有些是不免费的。

4、Color Brewer

强大的配色工具，在这里面几乎可以找到任何想要的颜色，本身也是一个绘图系统，拥有很多配色模板，可以当做一个小工具收藏，配合其他可视化工具使用。

5、ChartBlocks

英国的一家公司开发的制作统计图表的线上工具，省去在Excel软件里制作图表的繁复，让图表更加多样化，无需专业的软件技能就可以轻松制作漂亮的图表，但是功能不多。

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