echarts可视化,常用的数据可视化软件有哪些？

echarts可视化,常用的数据可视化软件有哪些？详细介绍

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本文目录一览： ECharts-可视化入门教程

echarts 是js代码 , 本身是属于网页运行的代码 , 平时使用 , 我们只需要把它 引入使用 即可 .

但是如果你不了解js代码 , 也不明白怎么编辑js代码 , 那么下面这些基础知识 , 希望你能一并了解.

当然如果你是专业人士 , 可以跳过上面的基础知识 .

如果你对源代码进行修改有需要 , 那么也可以去官方开源地址下载对应的源码进行编译 .

通过标签方式直接 引入 构建好的 echarts

思路打开 , 先找到折线的配置项 , 然后去找点的配置项 , 然后把点给隐藏了 .

下面落实到实际:

例子二 : echarts折线图如何显示数值?

思路打开 , 先找到折线的配置项 , 然后去找标签的配置项 , 然后把标签显示出来 .

官方的例子 https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 很丰富 , 也很具有代表性 , 大家也可以在线对官方例子的数据进行编辑 , 可视化其实很简单 , 逐渐摸索慢慢的就会熟悉啦 .

python可视化神器——pyecharts库

无意中从今日头条中看到的一篇文章，可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库，毕竟有现成的，改造下就行，谁会去自己造轮子呢。

pyecharts是什么？

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。

安装很简单：pip install pyecharts

如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可，同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。

参考自pyecharts官方文档: http://pyecharts.org

首先开始来绘制你的第一个图表

使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可

add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项

render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，文件用浏览器打开。

使用主题

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更换主体色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。

安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。

图形绘制过程

基本上所有的图表类型都是这样绘制的：

chart_name = Type() 初始化具体类型图表。

add() 添加数据及配置项。

render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。

add() 数据一般为两个列表（长度一致）。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。

多次显示图表

从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例

当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的

Note： 从 v0.1.9.2 版本开始，废弃 render_notebook() 方法，现已采用更加? pythonic ?的做法。直接调用本身实例就可以了。

比如这样

还有这样

如果使用的是自定义类，直接调用自定义类示例即可

图表配置

图形初始化

通用配置项

xyAxis：平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。

label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。

lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）

markLine&markPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，有标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）

tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容

toolbox：右侧实用工具箱

图表详细

Bar（柱状图/条形图）

Bar3D（3D 柱状图）

Boxplot（箱形图）

EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）

Funnel（漏斗图）

Gauge（仪表盘）

Geo（地理坐标系）

GeoLines（地理坐标系线图）

Graph（关系图）

HeatMap（热力图）

Kline/Candlestick（K线图）

Line（折线/面积图）

Line3D（3D 折线图）

Liquid（水球图）

Map（地图）

Parallel（平行坐标系）

Pie（饼图）

Polar（极坐标系）

Radar（雷达图）

Sankey（桑基图）

Scatter（散点图）

Scatter3D（3D 散点图）

ThemeRiver（主题河流图）

TreeMap（矩形树图）

WordCloud（词云图）

用户自定义

Grid 类：并行显示多张图

Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上

Page 类：同一网页按顺序展示多图

Timeline 类：提供时间线轮播多张图

统一风格

注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。

地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：

全球国家地图:

echarts-countries-pypkg

中国省级地图:

echarts-china-provinces-pypkg

中国市级地图:

echarts-china-cities-pypkg

直接使用python的pip安装

但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。

显示如下：

总得来说，这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊

网页中如何实现数据可视化？有哪些好用的可视化库？

这里简单介绍2个前端数据可视化库—g2和echarts，这2个库使用起来都非常方便，简单易学、交互性强，可以完成日常大部分图表的绘制，包括散点图、折线图、柱状图、饼状图等，下面我简单介绍一下这2个库的使用，主要内容如下：
g2：这个是阿里的一个前端可视化库，以数据为驱动，易用性和可扩展性强，用户无需关注复杂的实现细节，几行代码就可以绘制出漂亮、大方、交互性强的图表，使用起来非常方便，主要测试代码如下，其实就是引入JS库，然后创建一个div容器，在里面设置必要配置项及数据，就能实现图形的绘制，这里以堆叠的条形图为例：
用浏览器打开网页，效果图如下：
更多的示例，可以看官方教程，包括折线图、柱状图、箱型图、热力图等，有详细的代码和说明，还可以在线编辑运行，很不错：
echarts：这个是百度的一个前端可视化库，功能也非常强大，可以流畅的运行在PC和移动设备上，提供直观、方便、交互丰富的可视化图表，并可高度可视化定制，使用方式与上面的g2类似，下面我简单介绍一下：
1.下载echarts.js到本地，这个直接到官网上下载就行，如下，下载源码的：
2.接着我们就可以本地引入echarts.js，绘制图表了，就是创建一个div容器，然后制定一下图表的配置项和数据就行，如下，这里以绘制饼状图为例：
用浏览器打开网页，效果图如下：
更多示例，可以参考一下官网教程，有详细的步骤和注释，非常适合开发者学习，也可以在线调试运行相关代码：
就分享这2个前端可视化库的简单使用吧，整个过程来说，其实很简单，只要你有一定的前端基础，熟悉一下相关示例和代码，学习一下官方的教程，很快就能掌握的，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

echarts作广东省地图数据可视化的例子

下面是echats作地图数据可视化的一些简单的例子，需要更多的功能，可以自己在配置中添加。

下面直接放demo:

效果图：

2、在地图上作散点图

在这里series的数据格式为：
{name:'广州',value:[113.480637,23.125178,453088]}
所以要对数据进行一定的处理。

Vue项目中如何使用可视化图表echarts

让我们先看下官网：https://www.echartsjs.com/zh/index.html点击实例，上图中可以看到各种可视化图表，选择其中一个图表：打开后左边是代码，右边是图表：app.title = '环形图';option = { tooltip: { trigger: 'item', formatter: "{a}
{b}: {c} ({d}%)" }, legend: { orient: 'vertical', x: 'left', data:['直接访问','邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎'] }, series: [ { name:'访问来源', type:'pie', radius: ['50%', '70%'], avoidLabelOverlap: false, label: { normal: { show: false, position: 'center' }, emphasis: { show: true, textStyle: { fontSize: '30', fontWeight: 'bold' } } }, labelLine: { normal: { show: false } }, data:[ {value:335, name:'直接访问'}, {value:310, name:'邮件营销'}, {value:234, name:'联盟广告'}, {value:135, name:'视频广告'}, {value:1548, name:'搜索引擎'} ] } ]};那么来只需要几步就可以使用了：1、本地安装：可以使用 npm 安装 ECharts：npm install echarts2、在index.html中引入 echartsimport echarts from 'echarts'3、写一个div容器用来承载图表：

上面代码中设置一个div(设置好高度、大小等属性,设置一个id)4、写一个方法用来初始化图表代码（直接复制粘贴官网文档的代码m修改一下容器id和各部分的数值即可）：getTeamLeader(){ var myChart = echarts.init(document.getElementById('teamLeader')); myChart.setOption({ title : { text: '团队考核情况', x:'center' }, tooltip: { trigger: 'item', formatter: "{a}

{b}: {c} ({d}%)" }, legend: { orient: 'vertical', x: 'left', data:['已完成','未完成'] }, series: [ { name:'访问来源', type:'pie', radius: ['50%', '70%'], avoidLabelOverlap: false, label: { normal: { show: false, position: 'center' }, emphasis: { show: true, textStyle: { fontSize: '30', fontWeight: 'bold' } } }, labelLine: { normal: { show: false } }, data:[ {value:50, name:'已完成'}, {value:50, name:'未完成'} ] } ] }); }5、最后在初始化页面的时候,调用一下这个方法即可,就可以看到图表了：其他图表都可以用此方法引入到自己的vue项目中~PHP中文网，有大量免费的JavaScript入门教程，欢迎大家学习！本文转自：https://www.jianshu.com/p/2894b781063b
前端如何制作可视化报表？

这里介绍2个制作前端可视化报表的js库，一个是echarts，一个是g2，这2个库涵盖了大部分报表的制作，包括折线图、柱状图、饼图、散点图等，使用简单，文档详细，示例丰富，下面我简单介绍一下这2个库：
echarts：这个是百度开发的一个前端可视化js库，可以流畅的运行在移动和PC设备上，兼容大部分浏览器，提供直观，交互丰富，高度可定制的可视化图标，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.下载echart.js到本地，如下，开发的话，建议下载源码版本：
2.下载成功后，我们就可以本地引入echarts.js到html中，测试代码如下，简单绘制一个柱状图，很简单：
保存这个html文件，用浏览器打开，效果如下：
这里只是一个简单的入门实例，更多示例的话，可以看看官网的examples，涵盖了各种报表的制作，包括地图、极坐标图、热力图等，过程非常详细，可以在线编辑运行，这里我就不再赘述了，如下：
g2：这个是阿里开发的一个前端可视化库，简单易学，以数据驱动，具有高度的扩展性和易用性，用户无需关注底层的实现细节，几条语句便可快速构建出统计报表，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.测试代码如下，这里可以在线引入g2.js库，也可以下载g2.js到本地，再引入，这里简单绘制了一个柱状图：
浏览器效果如下：
更多示例，可以查看官网教程，介绍的很详细，各种组件都有介绍，代码也很详尽，点击进去，便可查看源码和运行效果图：
至此，我们就完成了echarts和g2这2个可视化js库的简单使用。总的来说，这两个库都非常好使用，简单易学，容易上手，官网提供了非常丰富的教程供开发者使用，当然，除了这2个库，还有D3，Highcharts等可视化库，这里我就不详细介绍了，感兴趣的可以自己搜一下，网上也有相关教程和资料，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

常用的数据可视化软件有哪些？

一.数据可视化库类
Echarts
一个纯java的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。
评价：非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。以前我们产品中就是使用echarts进行可视化需求的定制开发。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。
亿信BI
亿信BI让数据可视化。数据分析软件亿信BI内置数十种可视化元素和图形，通过简单的数据关系定义，就能实现丰富的可视化效果.。
评价：非常好的一个数据可视化软件，里面的图形丰富，不需要二次开发，可以直接拿过来用，操作很简单。能够将表格数据和预警部署到图上面去。
HighCharts
与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。
评价：同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。
AntV
Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用thegrammarofGraphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。
评价：是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是thegrammarofGraphics语法，和echarts相比各有千秋。
二.报表、BI类
百度图说
由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。
评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。
亿信BI
它是一款大数据分析工具，亿信BI内置成熟的OLAP联机分析处理引擎，构建强大的数据计算能力。通过常规计算和挖掘计算的定义，可以快速、轻松地掌握数据中的含义，发现并预测数据趋势和相关性。通过对数据的统计、钻取、分析和挖掘，挖掘数据的蛛丝马迹，提出问题，找到原因，发现内在关系，真正释放企业数据力量，辅助领导决策，驱动企业不断进步。
评价：国内BI工具的领先者，拥有成熟的产品研发团队，优质的售前和售后服务，丰富的成功案例。
Tableau
Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。
Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
评价：全球知名的BI工具，价格6000元/年/人左右，如果不是因为价格以及是国外的产品，我可能就选择他了。以前踩过国外产品的坑，所以知道，不花钱不会为你做任何定制化改动，有点担心售后，所以最终放弃了。
PowerBI
PowerBI是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在Web和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。
评价：类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。生成的报表没办法引入到我们的系统中。
三.可视化大屏类
亿信BI
炫酷的大屏效果，布局格式随意，丰富的大屏模板让你眼花缭乱。
评价：相比其他的来说，价格很好，功能强大支持数据源
阿里DataV
提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。
评价：产品不错，就是价格把我吓到了，服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。
地图类
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。
R-ggplot2
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家HadleyWickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领风骚的特点。包名中“gg”
是grammarofgraphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。
评价：机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。
亿信BI
拥有世界、中国各省市的图片地图及GIS地图。通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果，而且还可以设置数据源等。
1.开源大数据生态圈
HadoopHDFS、HadoopMapReduce,HBase、Hive渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。
2.商用大数据分析工具
一体机数据库/数据仓库（费用很高）
IBMPureData(Netezza),OracleExadata,SAPHana等等。
数据仓库（费用较高）
TeradataAsterData,EMCGreenPlum,HPVertica等等。
数据集市（费用一般）
QlikView、Tableau、国内永洪科技YonghongDataMa尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt等等。
前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho,Spagobi,Openi,Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO,Microsoft,Oracle,Microstrategy,QlikView、Tableau、国内永洪科技YonghongZ-Suite等等。

VUE的element-ui+echarts视图可视化

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基于Echarts的网桥拓扑结构可视化模拟

该项目为《高级计算机网络》第一次实践作业，作业目标：
该示例项目用于可视化模拟拓扑结构中网桥功能，分为两种模式： 自动随机模拟 和 手动模拟 并附带以下功能：
受限于Echarts的事件处理方式（不支持自定义一系列事件），MAC帧发送轨迹的可视化更新以及转发表内容的动态更新没有采用事件驱动的方式， 而是采用以固定的全局时钟周期进行周期性采样处理（本系统中2s/次），因此MAC帧的传输时间就固定为2s，无法做到使用随机发送时间进行模拟。

该示例项目是使用Vue框架开发的纯前端项目，功能设计方面如下图：

数据可视化，选择Echarts还是Highcharts？

背景音乐： 7 years - Lukas Graham

当你开始嫌弃Excel过于简单，

当你面对python和R的可视化工具包望而却步，

那么恭喜你，Echarts或Highcharts这两种基于浏览器渲染技术的纯JS框架，就是你的不二选择。

当然，如果技术够硬，还可以选择D3.js等，学成后牛逼哄哄，非常适合用于为用户制定个性化图表，但更强的专业性也就意味着更高的学习成本，仁者见仁智者见智吧。

我从6个角度对两者进行比较：

1、 学习容易程度 ：只要懂JS，那么相信你能很快上手。两者打分相同。但是百度出品的Echarts对于国内城市已经有了相应的配置，调用非常方便。因此在绘制地图方面， Echarts 略胜一筹。

2、 大数据表现力 ：有网友说，当数据量达到万条的级别时，Highcharts的多表联动、自动缩放具有更强的优势，而Echarts则会出现明显的卡顿，需要设置datazoom。因此 Hightcharts 完胜。

3、 文档友好程度 ：Echarts是百度的，Highcharts是国外的。另外，Echarts的文档像是说明书，而Highcharts的文档像是博客。个人仍偏向于说明书一样的文档，容易定位，因此我为 Echarts 转身。

4、 图表美观程度 ：看看两家的实例 Echarts 、 Highcharts ， Echarts 完爆啊（上面的对比雷达图就是用Echarts做的）！而且Echarts基于Canvas，对于3D绘图有绝对优势，能画出极漂亮的图形。

5、 图表配置的自由度 ：Highcharts基于SVG，方便定制，同类型的图表， Highcharts 能玩出100种花样。极高的自由度非常适用于定制商业化的大屏。

6、 图表的丰富程度 ：两方面，一是图表种类，二是3D表现力。 Echarts 丰富的图表种类，和惊艳的3D效果，吊打Highcharts。

最后，更为关键的是，Echarts免费，Highcharts用于商业用途时还需要授权，个人用时虽然免费，但会在图表上显示logo，有洁癖的话就只能绕道了。

所以，就决定是你了， Echarts ！

Echarts现在更新到3.0版本，除了优化了原来的可视化效果，还增加了WebGL 扩展。

让我们为GL窒息。

还记得淘宝双11的可视化吗？第一次看到的时候，确实很惊艳。

DataV 是阿里云出品的拖拽式可视化工具，专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化。当然，按照阿里的尿性，怎么会给你吃免费的午餐呢，每个月5元，基础版你懂的。