可视化工具

合集下载

可视化工具(VB)实验指导书

《可视化程序设计》课程实验指导书前言1．实验总体目标《可视化开发工具》课是电信、电子专业的主要课程，也是一门实践性很强的课程。

Visual Basic是一种有代表性的较流行的可视化语言，利用它使得创建具有专业外观的用户界面的编程工作简单易行。

安排实验教学的目的是使学生通过上机，进一步加深对课程内容的消化和理解，提高编程技术，提高实际应用能力，并为今后进一步学习和使用Visual Basic 打下良好的基础。

通过本实验课程的学习，应能达到下列基本要求：掌握调试程序的基本方法及上机操作方法；掌握VB语言程序设计的方法及编程技巧；能够根据要求选择正确的控件并对其设置属性及编写事件过程；能正确使用VB工具编写一般难度的应用程序。

⒉适用专业计算机⒊先修课程C语言程序设计⒋实验课时分配⒌实验环境（1）硬件要求：实验室提供PII或以上配置的微机。

（2）软件要求：安装Microsoft Visual Basic 6.0以及Microsoft Access数据库。

⒍实验总体要求要求每名学生按上机实验题目要求，参考教材及实验指导书完成相应的上机练习，并写出实验报告。

对于编程部分，每个程序要求调试通过并可以运行。

实验1 熟悉VB开发环境一、实验目的安装VB 6.0 系统，熟悉VB的集成开发环境。

二、实验类型（含验证型、设计型或综合型）验证型。

三、实验仪器VB软件光盘1张，PC机。

四、实验内容掌握VB 的安装方法和步骤，掌握VB 的多种启动和退出方法，熟悉VB 的系统集成开发环境，了解各个窗口的作用。

五、实验方法与步骤（1）VB的安装将VB 6.0的CD盘插入光驱，安装程序会自动运行，也可在“资源管理器”或“我的电脑”中找到Setup.exe文件并运行，随后就将逐步出现“向导”对话框，引导用户一步一步地进行安装操作。

（2）VB的启动方法①依照“开始”→“程序”→“Microsoft Visual Basic 6.0中文版”→“Microsoft Visual Basic 6.0中文版”的步骤启动VB。

常见的可视化图表工具案例分析

排列在工作表的列中的数据 (第一列中列出 x 值，在相邻列中列出相应的 y 值和气泡大小的值)可以绘制在气泡图中。
Your company slogan
可视化数据地图
可视化数据地图是具有地域特征的数据或者数据分析结果形象化地表现在地图上，使得用户可以更加容易理解数据规律和趋势。数据与地图的结合，将各种复杂的组合数据展现在地图上。了解相应的讯息和趋势，以达到实时监控和更新数据的目的。
Your company slogan
谢谢观赏！
Your company slogan
Your company slogan
折线图
通过若干条拆线来绘制若干组数据，判断每组数据的峰值与谷值，以及折级变化的方向、速率和周期等特征。
折线图可以显示随时间而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。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。
常见的可视化图表工具案例分析
BY：大数据魔镜
图形制作与工具的选择
用报表工具制作图形时，选择图形相当重要。恰当的图形能正确表达数据和形势，赋予图表更深的意义。也利于数据的分析和展示。
好的图形工具会让工作事半功倍，过去我们经常使用EXCEL WPS等传统的图表工具来制作图形。随着新型的报表工具出现，我们将有更好更多的选择。
Your company slogan
条形图
排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中。条形图适合显示各个项目之间的比较情况。
Your company slogan
圆环图
排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到圆环图中。像饼图一样，圆环图显示各个部分与整体之间的关系，它可以包含多个数据系列可以在图表中绘制一个或多个数据系列。

scichart 详解

scichart 详解Scichart是一款强大的数据可视化工具，它可以帮助用户轻松地创建各种科学和统计图表。

本文将详细介绍Scichart的基本概念、安装与配置、使用技巧、常见问题和解决方法，以及与其他工具的对比。

一、基本概念Scichart是一款基于JavaScript的数据可视化库，它提供了丰富的图表类型和交互功能，可以轻松地将数据转换为各种漂亮的图表。

Scichart的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图等，可以满足用户在科学和统计领域中的各种需求。

二、安装与配置要使用Scichart，首先需要在自己的网站上安装它。

具体步骤如下：1.下载Scichart的JavaScript库文件。

2.将库文件放置在自己的网站上的某个位置，并确保用户可以访问到。

3.在HTML文件中引入Scichart的JavaScript库文件。

4.根据自己的需求配置Scichart的相关参数。

在安装和配置完成后，用户就可以在网页上使用Scichart创建各种图表了。

三、使用技巧1.自定义图表样式：用户可以通过修改CSS样式来调整图表的颜色、字体、背景等外观。

2.添加交互功能：Scichart支持各种交互功能，如鼠标悬停提示、拖拽缩放、双击放大等。

3.导出图表：用户可以将创建的图表导出为图片或PDF文件，方便分享和打印。

4.批量创建图表：Scichart支持创建多个图表的同时进行，可以提高工作效率。

四、常见问题和解决方法1.图表不显示：首先检查是否正确引入了Scichart的JavaScript库文件，并确保文件路径正确。

2.图表尺寸不合适：可以通过调整CSS样式来调整图表尺寸，也可以通过Scichart的API来控制图表大小。

3.图表数据错误：检查图表数据是否正确，并确保数据格式符合Scichart的要求。

4.交互功能无法使用：检查是否正确配置了交互功能的参数，并确保浏览器兼容性。

五、与其他工具的对比Scichart在科学和统计领域中有着广泛的应用，与其他数据可视化工具相比，它具有以下优势：1.丰富的图表类型：Scichart提供了多种图表类型，可以满足用户在各种场景下的需求。

brinton数据可视化工具说明说明书

Package‘brinton’January7,2023Type PackageVersion0.2.7Title A Graphical EDA ToolDescription An automated graphical exploratory data analysis(EDA)tool that introduces:a.)wideplot graphics for exploring the structure of a dataset through a grid of variablesand graphic types.b.)longplot graphics,which present the entire catalog of available graphics for representinga particular variable using a grid of graphic types and variations on these types.c.)plotup function,which presents a particular graphic for a speciﬁc variable of a dataset.The plotup()function also makes it possible to obtain the code used to generate the graphic, meaning that the user can adjust its properties as needed.d.)matrixplot graphics that is a grid of a particular graphic showing bivariate relationshipsbetween all pairs of variables of a certain(s)type(s)in a multivariate data set.License GPL-3Encoding UTF-8LazyData falseImports ggplot2,gridExtra,rmarkdown,glue,pander,lubridate,tibble,sm,RColorBrewer,forcats,GGally,patchwork,scalesSuggests knitr,MASS,hexbin,testthat(>=2.1.0)VignetteBuilder knitrRoxygenNote7.1.1SystemRequirements Pandoc(>=1.12.3),web browserURL https://sciencegraph.github.io/brinton/,https:///sciencegraph/brintonBugReports https:///sciencegraph/brinton/issuesNeedsCompilation noAuthor Pere Millán-Martínez[aut,cre],Ramon Oller Piqué[ctb]Maintainer Pere Millán-Martínez<*********************>Repository CRANDate/Publication2023-01-0714:00:10UTC12longplot R topics documented:longplot (2)matrixplot (3)plotup (4)wideplot (5)Index11 longplot Displays a longplot in a htmlﬁle.DescriptionA longplot is a range of suitable graphics that represent the relationship within the values of one,or a limited number,of variables in a dataset.Each graphic relates the values of all the selected variables and eventually the row number in which they appear.Usagelongplot(data,vars,label=TRUE,dir=tempdir())Argumentsdata Data.frame.Default dataset to use for plot.If not already a data.frame,it should beﬁrst coerced to by[as.data.frame()].vars Character.A speciﬁc variable within the dataset.label Logical.If‘TRUE‘the output includes labels that show the names of the graph-ics that are being displayed.dir Directory in which theﬁles are stored.DetailsIn order to present the range of graphics,the user must deﬁne a dataset and select at least one variable whitin it.Future work will include graphics that can combine up to three variables. ValueCause the side-effect of creating and displaying a temporary htmlﬁle that includes a range of graphics suitable for this particular combination of variables.See AlsoSpecimens of grphics for univariate and bivariate data.Examplesif(interactive()){longplot(esoph,"tobgp")}matrixplot3 matrixplot Displays a matrixplot of a particular typeof graphic from those included in theR hrefhttps://sciencegraph.github.io/brinton/articles/specimen2.htmlspecimenfor bivariate data in a htmlﬁle.DescriptionA matrixplot is a grid of a particular type of graphic showing bivariate relationships between allpairs of variables of a certain(s)type(s)in a multivariate data set.Usagematrixplot(data,dataclass=NULL,diagram=NULL,dir=tempdir())Argumentsdata Data.frame.Default dataset to use for plot.Unquoted.If not already a data.frame,it should beﬁrst coerced to by as.data.frame().dataclass Character vector.The types of data to be considered among the following:•’logical’•’ordered’•’factor’•’numeric’•’datetime’•’character’diagram Character.A speciﬁc graphic to be presented within the ones considered in the2input variables specimen available at https://sciencegraph.github.io/brinton/articles/specimen2.html.dir Directory in which theﬁles are stored.ValueCause the side-effect of creating and displaying a temporary htmlﬁle that includes a grid of graph-ics.The variables of a dataset areﬁrst grouped by the type of data,then,the variables matchingthe classes speciﬁed in the dataclass parameter,are represented in each row and/or column of thematrix.See AlsoSpecimen for bivariate data.Examplesif(interactive()){matrixplot(iris,dataclass=c("numeric","numeric"),diagram="bw contour plot with data points")}4plotup plotup Returns a ggplot object of a speciﬁc graphic explic-itly called by name from the ones included in theR hrefhttps://sciencegraph.github.io/brinton/articles/specimensDescriptionReturns a ggplot object of a speciﬁc graphic explicitly called by name from the ones included in the specimensUsageplotup(data,vars,diagram,output="plots pane",dir=tempdir())Argumentsdata Data.frame.Default dataset to use for plot.If not already a data.frame,it should beﬁrst coerced to by[as.data.frame()].vars Character.A variable within the dataset.diagram Character.A speciﬁc graphic to be presented within the ones considered by the ’logical’,’ordered’,’factor’,’character’,’datetime’and’numeric’arguments ofthe’wideplot()’function.output Character.Type of output.•’html’:Creates and displays a htmlﬁle with the speciﬁc graphic.•’plots pane’:Default output,a ggplot2object in RStudio’s plots pane.•’console’:Prints the code that produces the speciﬁc graphic.dir Directory in which theﬁles are stored.ValueThis function returns a c(’gg’,’ggplot’)object,but if the’output’argument is set to it’html’or ’console’,the function cause a side-effect:either creating and displaying a temporary htmlﬁle,or printing the ggplot2code to the console.See AlsoSpecimens of graphics for univariate and bivariate data.Examplesplotup(iris,"Petal.Width","color heatmap")plotup(iris,"Petal.Width","color heatmap",output="console")if(interactive()){plotup(iris,"Petal.Width","color heatmap",output="html")}wideplot Displays a wideplot in a htmlﬁle.DescriptionA wideplot is a grid of graphics where the graphics within each row corresponds to graphical rep-resentations of each one of the variables considered within a given dataset.The types of variables and the types of graphics are limited to those included in the specimen of graphics that require one input variable.Usagewideplot(data,dataclass=NULL,logical=NULL,ordered=NULL,factor=NULL,character=NULL,datetime=NULL,numeric=NULL,group=NULL,ncol=7,label="FALSE",dir=tempdir())Argumentsdata Data.frame.Default dataset to use for plot.Unquoted.If not already a data.frame, it should beﬁrst coerced to by as.data.frame().dataclass Character vector.The types of data to be considered among the following:•’logical’•’ordered’•’factor’•’numeric’•’datetime’•’character’logical Character vector.Graphics for logical variables among the following:•’blank’•’line graph’•’tile plot’•’point graph’•’point-to-point graph’•’linerange graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’ordered Character vector.Graphics for ordered factor variables among the following:•’blank’•’line graph’•’tile plot’•’point graph’•’point-to-point graph’•’linerange graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’factor Character vector.Graphics for Character variables among the following:•’blank’•’line graph’•’freq.reordered line graph’•’alphab.reordered line graph’•’tile plot’•’freq.reordered tile plot’•’alphab.reordered tile plot’•’point graph’•’freq.reordered point graph’•’alphab.reordered point graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’•’freq.reordered binned heatmap’•’bw freq.reordered binned heatmap’•’color freq.reordered binned heatmap’•’alphab.reordered binned heatmap’•’bw alphab.reordered binned heatmap’•’color alphab.reordered binned heatmap’•’point-to-point graph’•’freq.reordered point-to-point graph’•’alphab.reordered point-to-point graph’•’linerange graph’•’freq.reordered linerange graph’•’alphab.reordered linerange graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’freq.reordered bar graph’•’bw freq.reordered bar graph’•’color freq.reordered bar graph’•’alphab.reordered bar graph’•’bw alphab.reordered bar graph’•’color alphab.reordered bar graph’character Character vector.Graphics for character variables among the following:•’blank’•’line graph’•’freq.reordered line graph’•’alphab.reordered line graph’•’tile plot’•’freq.reordered tile plot’•’alphab.reordered tile plot’•’point graph’•’freq.reordered point graph’•’alphab.reordered point graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’•’freq.reordered binned heatmap’•’bw freq.reordered binned heatmap’•’color freq.reordered binned heatmap’•’alphab.reordered binned heatmap’•’bw alphab.reordered binned heatmap’•’color alphab.reordered binned heatmap’•’point-to-point graph’•’freq.reordered point-to-point graph’•’alphab.reordered point-to-point graph’•’linerange graph’•’freq.reordered linerange graph’•’alphab.reordered linerange graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’freq.reordered bar graph’•’bw freq.reordered bar graph’•’color freq.reordered bar graph’•’alphab.reordered bar graph’•’bw alphab.reordered bar graph’•’color alphab.reordered bar graph’datetime Character vector.Graphics for datetime variables among the following:•’blank’•’line graph’•’stepped line graph’•’point graph’•’point-to-point graph’•’stepped point-to-point graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’•’bw heatmap’•’color heatmap’numeric Character vector.Graphics for numeric variables among the following:•’blank’•’area graph’•’stepped area graph’•’bw stepped area graph’•’color stepped area graph’•’seq.stripe graph’•’bw seq.stripe graph’•’color seq.stripe graph’•’line graph’•’stepped line graph’•’stripe graph’•’bw stripe graph’•’color stripe graph’•’binned stripe graph’•’bw binned stripe graph’•’color binned stripe graph’•’point graph’•’bw point graph’•’color point graph’•’point graph with trend line’•’bw point graph with trend line’•’color point graph with trend line’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’•’bw heatmap’•’color heatmap’•’binned point graph’•’bw binned point graph’•’color binned point graph’•’point-to-point graph’•’stepped point-to-point graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’histogram’•’bw histogram’•’color histogram’•’density plot’•’ﬁlled density plot’•’violin plot’•’ﬁlled violin plot’•’box plot’•’3uniaxial’•’normal qq plot’•’ecdf plot’•’dotted ecdf plot’•’stepped ecdf plot’group Quoted character.Group of prestablished graphics which marks represent:•’sequence’:the row number of the observations.•’scatter’:graphics which marks represent individual observations.•’bin’:observations into a series of intervals.•’model’:a model built from the observations.•’symbol’:different statistics through symbols.•’GOF’:the goodness ofﬁt of a statistical model.•’random’:random graphics.ncol Numeric.Number of columns.An integer between3and7.The fewer columns displayed,the larger the size of the resulting graphics,a feature that is especiallyuseful if the scale labels dwarf the graphics area.label Logical.If‘TRUE‘the output includes labels that show the names of the graph-ics that are being displayed.dir Directory in which theﬁles are stored.ValueCause the side-effect of creating and displaying a temporary htmlﬁle that includes a grid of graph-ics.The variables of a dataset areﬁrst grouped by the type of data,then,each variable is graphically represented into a range of different graphics in one row of the matrix.See AlsoSpecimen for univariate data.Examplesif(interactive()){wideplot(sleep,dataclass=c("factor"),factor=c("point graph","line graph","tile plot"),numeric=c("point graph","line graph","stepped line graph"))}Indexlongplot,2matrixplot,3plotup,4wideplot,511。

siv06可视化工具简介

Flash与Flex

1.尽管公用ActionScript,但是使用的库并不完全相同，更合适的说法是两者使用着两套具有极大“功能重叠”范围的库。 2.面向对象：Flash偏向的是美术动画设计师人员，所以更容易发挥特效处理的优势，Flex偏向开发人员，所以容易做出具有丰富交互功能的应用程序。 3.Flash只能以ActionScript脚本的形式开发；而Flex还可以使用称作mxml的标记语言来描述应用的外观和行为，mxml中可以直接嵌入ActionScript脚本。 4.由于第三点而造成的两者市场定位不同，Flex是面向企业级的网络应用程序，Flash则面向诸如平面动画、广告设计等多媒体展示程序。

/geovrml/
x3D

一、什么是X3D？ X3D是一种专为万维网而设计的三维图像标记语言。全称可扩展三维(语言), 是由VRML的升级版本。二、浏览器这样才能支持X3D?

其实浏览X3D的脚本文件，跟你浏览FLASH一样，需要相关插件支持！目前这方面的插件也有很多，不过常用的是Media Machines Flux™ 以及 Bitmanagement BS Contact VRML插件这两种。
三、用什么工具开发X3D? 在这里我提供几个网站，大家可以去下载X3D-EDIT工具 X3D-EDIT
/x3d/content/X3D-EditAutoInstall/Web_Installers/install.htm

X3D对地学建模的支持

Java3D for Windows（DirectX version）SDK for JDK（include
Runtime）；

可视化工具包VTK应用研究概述

可视化工具包VTK应用研究概述摘要:可视化工具包(Visualization Toolkit)是一个面向对象的可视化C++类库，它将一些常用的算法封装起来，细节屏蔽起来,以类库的形式提供给从事可视化应用研究以及可视化应用程序开发的工作者使用，极大地简化了他们的开发工作。

既然它在我们的开发过程中是如此重要，我们有必要对其有详细而深刻的了解。

故本文从可视化工具包的处理机制、框架结构、对象模型方面详细地介绍了VTK,并给出了它在地形三维可视化方面的应用。

关键词:科学计算可视化;可视化工具包（VTK）;对象模型；地形可视化1、引言科学计算可视化（Visualization in Scientific Computing）[1]是1987年由B.H.McCormick等人根据美国国家科学基金会（NSF）召开的科学计算可视化研讨会的内容而撰写的一份报告中正式提出来的。

研讨会发表的总报告给出了科学计算可视化的定义、覆盖的领域以及近期与长期的研究方向。

从此美国国家科学基金会的几个学部开始支持可视化的研究项目。

从1990年起,美国IEEE计算机学会开始举办一年一度的可视化国际学术会议,这标志着“科学计算可视化”作为一个学科已经成熟,它的应用遍及所有应用计算机从事计算的科学与工程学科,并且获得了巨大的成功[2]。

科学计算可视化[3]是运用计算机图形学和图像处理技术将科学计算过程及计算结果的数据转换为图形及图像在屏幕上显示出来并进行交互处理的理论方法和技术。

它将大量枯燥的数据以图形图像这种直观的方式显示出来,使观察者可以准确地发现隐藏在大量数据背后的规律,从而帮助人们更好地理解和分析这些数据，大大提高了数据的处理速度。

它的出现，对于加快科学进程具有很大的推动作用。

近年来伴随着计算机硬件水平的提高和可视化理论及方法的不断完善，可视化应用已经涉及到医学、地质勘探、气象学、地球科学、产品设计、建筑等各个领域。

但是随着可视化技术在许多领域的广泛应用和发展,也暴露出了一些迫切需要解决的问题。

思维可视化工具应用

思维导图；使用“文件”菜单中的“导出为网页”可以制作成网页。
小结
各种思维可视化工具可以应用于教学，它有
利于学生显化思维过程、加强理解、整合新知识等等； MindManager是一款简单易用的思维导图工具，它通过整合教学素材的方式，用于设计教学、制作课件；教师可以通过各种思维可视化工具的应用，促进课堂师生互动，提高课堂教学质量。
思维可视化工具的教学应用
主讲：柯清超
华南师范大学教育技术研究所
思维可视化工具的概念
思维可视化是一种以数据可视化、计算可视
化和信息可视化为基础，促进知识的传播和创新的技术。
常见的可视化思维工具有：概念图(Concept Map) 思维导图（Mind Map）认知地图（Cognitive Map）思维地图（Thinking Map）
MindManager的基本操作
使用MindManager工具创建思维导图：按“Enter”键产生同级新节点；按“Insert”键增加下一级节点；双击节点输入文字；把文件夹的资料直接拖至节点，可以创建超链接；鼠标右键点节点，可以创新节点的超链接、设定图标示等；使用“查看”菜单中的“简报模式”播放、讲解
案例
植物
根
茎
支持通常是绿色
叶
生长产生
花朵可能有花瓣产生种子
产生
储有可能有食物色彩
植物的概念图
思维可视化工具的教学意义
显化思维过程。向学生展示思维过程，如何组织和建立
其各个知识之间的关系，使新的概念更容易理解和接受。
强化理解。让学生用自己的语言理解他们学习的内容，
帮助他们吸收消化知识信息。

tableau功能

tableau功能Tableau是一款数据可视化和商务智能工具，具有强大的功能和易于使用的界面。

它可以从多种数据源中提取数据，进行数据清洗和转换，并创建各种类型的图表、图形和仪表板。

以下是Tableau的一些主要功能。

1. 数据连接与整合：Tableau可以从多种数据源中提取数据，包括Excel、数据库、云存储等，使您可以整合多个数据源的数据。

通过使用Tableau的数据整合功能，可以进行数据清洗和转换，以便更好地理解和分析数据。

2. 数据探索和可视化：Tableau提供了各种图表、图形和地图，以帮助用户更好地理解和探索数据。

用户可以轻松地拖放字段到图表中，通过更改图表类型、调整轴和滤镜等操作来创建交互式图表和仪表板。

此外，Tableau还提供了强大的可视化工具，例如分析示例数据和对数据进行统计分析。

3. 大数据处理：Tableau可以处理大规模的数据集，使用户能够快速分析和可视化大量数据。

它支持对大数据源的连接和查询，通过在内存中缓存数据来保持快速的性能。

此外，Tableau还提供了一些优化功能，如数据提取和数据分片，以提高大数据集的处理速度。

4. 仪表板和报告：Tableau允许用户创建交互式的仪表板和报告，将多个图表和图形组合在一起，并添加交互式功能，如过滤器、筛选和导航功能。

用户可以自由地调整和布置仪表板上的元素，以创建自定义的仪表板布局。

此外，Tableau还提供了许多可视化工具，如动态滚动和故事板，以帮助用户更好地呈现数据。

5. 协作和共享：Tableau提供了多种协作和共享功能，使用户能够与团队成员共享和交流数据可视化和报告。

用户可以将仪表板和报告发布到Tableau Server或Tableau Public上，或使用Tableau的共享和协作工具与他人共享工作簿。

此外，Tableau还提供了一些协作功能，如注释和标记，以帮助团队成员进行实时交流和讨论。

综上所述，Tableau具有强大的功能和易于使用的界面，可以帮助用户更好地理解和分析数据。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

第一部分：入门级工具
1.Excel

Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel
生成的热力地图

作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用
的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用
Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的
内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。

2.CSV/JSON
CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，
但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入
或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一
种格式。

第二部分：在线数据可视化工具
3.Google Chart API
Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。
能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个
大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法
使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在
这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰
富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可
以从Google Chart开始。

4.Flot

Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏
览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。
5.Raphaël
Raphaël是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式
仅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何分辨率下的显示效果都很好。

6.D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是
D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形
图、圆形集群和单词云等。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择
数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。

7.Visual.ly

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，目前也有大把的工具可用。
Visual.ly就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是：“信息图设
计师的在线集市”，但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制，但
是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。

第三部分：互动图形用户界面（GUI）控制
如果数据可视化的互动性强大到可以作为GUI界面会怎样？随着在线数据可视
化的发展，按钮、下拉列表和滑块都在进化成更加复杂的界面元素，例如能够调
整数据范围的互动图形元素，推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同
步改变，在这种情况下，图形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你
实现这些功能：

8.Crossfilter
当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时，我们已经能够创建出既是
图表，又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库Crossfilter就是这样
的工具。

Crossfilter应用：当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也
会随之改变。

9.Tangle

JavaScript库Tangle进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实
例中，Tangle生成了一个负载的互动方程，读者可以调整输入值获得相应数据。

第四部分：地图工具
地图生成是web上最困难的任务之一。Google Maps的出现完全颠覆了过去人们
对在线地图功能的认识。而Google发布的Maps API则让所有的开发者都能在自
己的网站中植入地图功能。

近年来，在线地图的市场成熟了很多，如果你需要在数据可视化项目中植入定制
化的地图方案，目前市场上已经有很多选择，但是知道在何时选择何种地图方案
则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大，但是切忌：“有
了一把锤子，看什么都像钉子。”

10. Modest Maps

顾名思义，Modest Maps是一个很小的地图库，只有10KB大小，是目前最小的
可用地图库。这似乎意味着Modest Maps只提供一些基本的地图功能，但是不要
被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成
一个强大的地图工具。

11.Leaflet
CloudMade团队为大家带来了Leaflet，这是另外一个小型化的地图框架，通过
小型化和轻量化来满足移动网页的需要。Leaflet和Modest Maps都是开源项目，
有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。

12. PolyMaps

Polymaps是另外一个地图库，但主要面向数据可视化用户。Polymaps在地图风
格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器，是不可错过的好东西。

13.OpenLayers
OpenLayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善，
且学习曲线非常陡峭，但是对于一些特定的任务来说，OpenLayers无可匹敌。
例如能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

14.Kartograph

Kartograph的标记线是对地图绘制的重新思考，我们都已经习惯了莫卡托投影
（Mercator projection），但是Kartograph为我们带来了更多的选择。如果你
不需要调用全球数据，而仅仅是生成某一区域的地图，那么Kartogaph将使你脱
颖而出。

15.CartoDB
CartoDB是一个不可错过的网站。你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图
关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。例如，你可以输入CSV通讯地址文
件，CartDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目
前CartoDB支持免费生成五张地图数据表，更多使用需要支付月费。

Charting Fonts

（随着iPad3等高清移动设备的普及）web开发的一个最新趋势是将符号字体与
字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。在这些新型字体中，
例如FF Chartwell和Chartjunk是专门用来显示图表和图形的。他们与OpenType
碰到的问题一样，就是不能被所有的浏览器支持，但是不久的未来这些矢量字体
将是数据可视化工作中需要考虑到的因素。
第五部分：进阶工具
如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作，那么你可能不会对在线可视化
工具或者web小程序有太大兴趣，你需要的是桌面应用和编程环境。

16. Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编
译成Java。目前还有一个Processing.js项目，可以让网站在没有Java Applets
的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C，你也可以在
iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所
有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和
代码。

17.NodeBox
NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。你需要了解Python程序，
NodeBox与Processing类似，但是没有Processing的互动功能。

第六部分：专家级工具
与Excel相对的是专业数据分析工具。如果你是一个专业的数据分析师，那么你
就必须对下面将要介绍的工具有所了解（如果不是精通的话）。众所周知，SPSS
和SAS是数据分析行业的标准工具，但是这些工具的费用不菲，只有大型组织和
学术机构才有机会使用，下面我们介绍几种免费的替代工具，这些开源工具的共
同特征是都有强大的社区支持。开源分析工具性能不输老牌专业工具，插件的支
持甚至更好。

18.Ｒ
作为用来分析大数据集的统计组件包，Ｒ是一个非常复杂的工具，需要较长的学
习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是Ｒ拥有强大的社区和组
件库，而且还在不断成长。当你能驾驭Ｒ的时候，一切付出都是物有所值的。

19.Weka
当你成长成一名数据科学家的时候，你需要将个人能力从数据可视化扩展到数据
挖掘领域。Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但
是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

20. Gephi

Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成
漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件，
也非常复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。