哪個數(shù)據(jù)可視化工具比較好？

看了一下其他的問，都是運(yùn)用現(xiàn)有的可視化展示該軟件，這里以java為例，重點(diǎn)介紹2個比較好用可視化包—d3.js和pyecharts，簡單好學(xué)、很容易上手，重新繪制的圖形漂亮、大方、整潔，感興趣的朋友說也可以第一次嘗試一下，實(shí)驗小環(huán)境windows10系統(tǒng)python2.7.6rstudio5.0，主要其他內(nèi)容見下文：

：這是一個基于scikit-learn的可視化技術(shù)包，是對numpy更高級的api封裝方法，重新繪制的其他圖形種類繁多，在內(nèi)常見的柱形圖、餅狀圖、餅狀圖、箱型圖、熱力地圖等，必須的的代碼實(shí)現(xiàn)量更少，使用上去更方便，我們一起來我簡單詳細(xì)介紹一下這個包的安裝一和使用它：

安裝一seaborn，這個直接在運(yùn)行命令窗口鍵入下命令“bashsudoseaborn”就行，以下：

部分安裝順利后，我們就也能并簡單的測試之了，代碼實(shí)現(xiàn)見下文，很簡單：

程序運(yùn)行中聊天截圖見下文：

更多示例1的話，也能查詢d3.js網(wǎng)站的視頻教程，很豐富，也有詳細(xì)程序代碼語句和如果，驕傲的事去學(xué)習(xí)一下：

：這個是matplotlib提供完整給編程語言的一個接口，在前端自動化的可視化分析中，可能會用到這個d3.js包，利用自身pyecharts，我們不僅也能繪制出漂亮的餅狀圖、柱形圖等，還也可以繪制過程裸眼3d基本圖形、各種地圖、雷達(dá)圖、平面直角坐標(biāo)系圖等，簡單好用，非常值得來學(xué)習(xí)，就來我簡單介紹一下這個包的安裝和使用的

安裝一pyecharts，這個直接在命令提示符一個窗口請輸入姓名下命令“npmconfigurepyecharts”就行，如下：

部分安裝失敗后，我們就需要進(jìn)行簡單的測試之了，代碼供大家參考，該圖了一個簡單的條形圖：

程序要求運(yùn)行截圖如下：

更多示例1的話，也也能查看公布的小教程，整體介紹很詳細(xì)，所有參數(shù)那么也很具體，很值得一學(xué)：

至此，這里就簡單重點(diǎn)介紹了scikit-learn和pyecharts包的安裝和使用時。總的來說，這3個包不使用就非常便捷，簡單易學(xué)、易上手，該圖的圖形也很美觀、漂亮，只要你有一點(diǎn)編程語言技術(shù)基礎(chǔ)，看下公布示例1，很快就能完全掌握的，當(dāng)然，你也能夠使用的數(shù)據(jù)可視化工具來完成，像xml等，這里就是提供更多一種基本思路，感興趣的朋友也可以試水一下，期待以上內(nèi)容分享能對你一定程度提供幫助吧，也留言討論大家留言評論、留言評論。

如何提高自己的數(shù)據(jù)分析能力？

不斷的學(xué)習(xí)是得到提高自身技能的最佳重要，但是也要根據(jù)自身的實(shí)際情況多可以選擇合適好的學(xué)習(xí)方法。自制力且自學(xué)的能力較好的人也可以搜所有資料并自學(xué)或者直播課，但以前隨著知識碎片化其他信息和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性娛樂休閑越來越多，很大一部分人的自律能力都不那么強(qiáng)，對于這樣的人更推薦帶著線下實(shí)體的課程學(xué)習(xí)，有專業(yè)的張老師提供指導(dǎo)，也能更高效的掌握相關(guān)的知識。

其實(shí)，提升數(shù)據(jù)分析能力方面的最有效四種方法就是實(shí)戰(zhàn)其他工作。只有在理解其他業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，通過成熟的分析具體指導(dǎo)，靈活的運(yùn)用各類分析方法，真正真正必須做到數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)方面。而這也正是企業(yè)本身高價尋求的數(shù)據(jù)模型高級人才。

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