数据可视化
Awesome Dataviz¶
很棒的开源数据可视化框架、库和软件的精选列表. 灵感来自 awesome-python 最初由 fasouto.
JavaScript tools¶
Charting libraries¶
- ApexCharts - 现代和交互式 SVG 图表.
- Chart.js - 带有画布标签的图表.
- Chartist.js - 具有良好浏览器兼容性的响应式图表.
- dc.js 是一个多维图表,旨在与 crossfilter 一起本地工作.
- Dygraphs - 适用于庞大数据集的交互式折线图库.
- Echarts - 为大数据集准备的高度可定制和交互式图表.
- Epoch - 完美创建实时图表.
- Google Charts - 浏览器和移动设备的交互式图表.
- G2 - 基于图形语法的交互式响应式图表库,由阿里巴巴维护
- GraphicsJS - 基于 SVG/VML 的具有直观 API 的轻量级 JS 图形库.
- lit-line - SVG Line Chart Web Component - light, fast, interactive & fully responsive.
- MetricsGraphics.js - 针对时间序列数据进行了优化.
- NVD3 - 用 d3.js 编写的可重用图表库.
- Plotly.js - 强大的声明式库,支持 20 种图表类型.
- React wrapper
- TechanJS - 股票和金融图表.
- TOAST UI Chart - 支持旧版浏览器的完整库.
- Vizzu - 用于动画数据可视化和数据故事的库.
Charting libraries for graphs¶
- Cola.js - 使用基于约束的优化技术创建图表的工具. 适用于 d3 和 svg.js.
- Cytoscape.js - 用于图形绘制的 JavaScript 库由 Cytoscape 核心开发人员.
- Sigma.js - 专门用于图形绘制的 JavaScript 库.
- VivaGraph - JavaScript 的图形绘制库.
- G6 - 基于 Javascript 和 Typescript 的图形可视化库,由阿里巴巴维护
- diagram.js - 作为 camunda 在线 BPMN 建模器基础的 Javascript 图表库.
- Uber React Digraph - 由 UBER 维护的基于 React.js 的有向图库.
Maps¶
- CARTO - CARTO 是一个开源工具,允许在网络上存储和可视化地理空间数据.
- Cesium - WebGL 3D 地球仪和地图.
- Deck.gl - 用于大型数据集可视化探索性数据分析的 WebGL 框架.
- L7 - 由阿里巴巴维护的大规模 WebGL 驱动的地理空间数据可视化分析框架
- L7 Plot - 阿里巴巴维护的地理空间可视化图表库
- DataMaps - 使用 D3.js 的交互式 SVG 地图.
- Dipper - 基于L7的地图应用开发框架,由阿里巴巴维护.
- Leaflet - 适用于移动设备的交互式地图的 JavaScript 库.
- Mapael - 基于 raphael.js 的 jQuery 插件,用于显示矢量地图.
d3¶
React¶
- BizCharts - 基于数据可视化库 G2 和反应
- Graphin - 基于 React 和 Typescript 的图形可视化库(建立在 G6 之上,由阿里巴巴维护.
- React-vis - 反应组件以构建数据可视化.
- Recharts - 声明式反应组件以呈现 D3 图表.
- Victory - 用于构建交互式数据可视化的可组合组件
- nivo - 具有同构能力的 React 增压数据可视化组件, demo.
- React Svg Textures - Textures.js 移植到 React. 完全同构.
- DevExtreme React Chart - 用于 Bootstrap 和 Material Design 的高性能基于插件的 React 图表.
React Native¶
- F2 - 由阿里巴巴维护的优雅、交互式和灵活的移动图表库
Misc¶
- Graphology - 用于 javascript 和 TypeScript 的强大且多用途的 Graph 对象; 作为基础库为其他图形可视化库提供支持.
- Piecon - 您的网站图标中的饼图.
- Textures.js - 创建 SVG 模式的库.
- Timeline.js - 创建交互式时间表.
- Vega - Vega 是一种可视化语法,一种用于创建、保存和共享交互式可视化设计的声明式格式.
- Vega-Lite - 是交互式图形的高级语法. 它提供了一种简洁的 JSON 语法,用于快速生成可视化以支持分析.
- Vis.js - 动态可视化库,包括时间线、网络和图形(2D 和 3D).
Android tools¶
- DecoView - 动画圆轮图表库.
- MPAndroidChart - 一个强大且易于使用的图表库.
- WilliamChart - 简单的图表库.
C++ tools¶
- LargeVis - 实施 LargeVis paper,用于可视化大规模和高维数据.
- PlotJuggler - 用于绘制图表的开源 Qt5 应用程序(基于 Qwt).
- Visualization Toolkit (VTK) - 用于 3d 图形、图像处理和可视化的开源库.
Golang tools¶
iOS tools¶
- BEMSimpleLineGraph - 高度可定制和交互式的线图.
- Charts - MPAndroidChart 的 iOS 端口. 您可以使用非常相似的代码为两个平台创建图表.
- JBChartView - 折线图和条形图的图表库.
- PNChart - 一个简单而漂亮的图表库,用于 Piner 和 CoinsMan.
Machine Learning tools¶
- TensorWatch - 用于数据科学和机器学习的调试和可视化工具
Python tools¶
- altair - 基于 Vega-Lite 的声明性统计可视化.
- bokeh - Python 的交互式网络绘图.
- Chartify - Bokeh 包装器,使数据科学家可以轻松创建图表.
- diagram - 使用 UTF-8 字符的文本模式图表
- ggplot - 基于绘图系统 R's ggplot2.
- glumpy - OpenGL 科学可视化库.
- holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性可视化.
- ipychart - Jupyter Notebook 中 Chart.js 的强大功能.
- mayai - Python 中的交互式科学数据可视化和 3D 绘图.
- matplotlib - 二维绘图库.
- missingno - 提供灵活的数据可视化实用工具集,允许基于 matplotlib 快速直观地总结数据集的完整性.
- plotly - 基于交互式 Web 的可视化构建于 plotly.js
- pptk - 可视化和使用 2D/3D 点云
- PyQtGraph - 交互式和实时 2D/3D/图像绘图和科学/工程小部件.
- PyVista – 通过可视化工具包 (VTK) 的简化界面进行 3D 绘图和网格分析
- seaborn - 用于制作有吸引力和信息丰富的统计图形的库.
- toyplot - 具有成人大小目标的儿童大小的 Python 绘图工具包.
- three.py - 易于使用的基于 PyOpenGL 的 3D 库. 受 Three.js 启发.
- veusz - Python 多平台 GUI 绘图工具和图形库
- VisPy - 基于 OpenGL 的高性能科学可视化.
- vtk - 包含 Python 界面的 3D 计算机图形、图像处理和可视化.
- pandas-profiling - 生成具有可视化的统计分析报告,用于快速数据分析.
- pyechars - Echarts 库的 Python 绑定.
R tools¶
- ggplot2 - 基于图形语法的绘图系统.
- ggvis - 一个数据可视化包,其语法类似于 ggplot2,可让您创建丰富的交互式图形.
- lattice - R 的网格图形
- plotly - 交互式图表(包括向 ggplot2 输出添加交互性)、制图和简单网络图
- rbokeh - R 到散景的接口.
- rgl - 使用 OpenGL 的 3D 可视化
- shiny - 创建交互式应用程序/可视化的框架
- visNetwork - 交互式网络可视化
Ruby tools¶
- Chartkick - 使用一行 Ruby 创建图表.
Markup-based tools¶
- mermaidjs - 一种简单的类似 markdown 的脚本语言,用于通过 javascript 从文本生成图表
- wavedrom.com - 从简单的文字描述中绘制您的时序图或波形
Other tools¶
不依赖于特定平台或语言的工具. - Charted - 一种图表工具,可从任何数据文件生成自动、可共享的图表. - Gephi - 用于可视化和操作大型图形的开源平台 - Kepler.gl - 用于大规模数据集的地理空间分析工具. - Mermaid - 一种用于以与 markdown 类似的方式从文本生成图表和流程图的工具. - RAW - 从 CSV 或 Excel 文件创建 Web 可视化. - Spark - 外壳的迷你图. 它有几个 implementations in different languages. - Visual-Insights - 数据分析中的自动洞察提取和可视化规范. - X6 - 用于快速构建DAG图、ER图、流程图等应用的图创建库,由阿里巴巴维护 - Graphviz - 开源图形可视化命令行工具和库. 从输入文本到 SVG、PDF、交互式网络图形浏览器.
Resources¶
Books¶
- Design for Information 伊莎贝尔梅雷莱斯.
- The Best American Infographics 2014 加雷斯库克.
- The Grammar of Graphics 利兰威尔金森着. 基本可视化理论.
- The Visual Display of Quantitative Information 爱德华·塔夫特.
- The Wall Street Journal Guide to Information Graphics 通过 Dona M. Wong
- Visualization Analysis and Design 塔玛拉·芒兹纳 (Tamara Munzner) 着.
- Interactive Data Visualization for the Web 斯科特·默里 (Scott Murray) 着. 可供在线阅读. 专注于D3.
- Data Visualization Toolkit 巴雷特奥斯汀克拉克. 使用 D3、Ruby on Rails、Postgres、PostGIS 和 Leaflet.
- Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design 通过安迪柯克
Catalogs¶
- The Data Visualization Catalogue - 数据可视化方法的集合,各有利弊.
- Data Viz Project
- The R Graph Gallery
- From data to Viz
- Chartopedia
- Interactive Chart Chooser 通过描述数据工作室
- 维基百科
- Data visualization techniques
- List of graphical methods
- Types of diagrams
- Types of plots
- Types of charts
Podcasts¶
Twitter accounts¶
- Alberto Cairo
- Andrei Kashcha
- Benjamin Wiederkehr
- Jan Žák
- Mara Averick
- Martin Wattenberg
- Mike Bostock
- Nadieh Bremer
- NYT Graphics
- Visualizing
Websites¶
- Data For Visualization 博客 - 用软件开发人员眼中的数据讲故事
- Ann K. Emery的博客
- Data Visualization Society - The Data Visualization Society 是一个致力于为数据可视化专业人士培养社区的组织.
- eagereyes
- EvergreenData
- FlowingData
- Information is Beautiful
- Junk Charts - Kaiser Fung 分析了为什么某些数据化工作有效/无效
- Lisa Rost thinks and discusses about why we dataviz
- Makeover Monday 博客 - #MakeoverMonday 在推特上
- The Open News blog - Open news 不时有一些不错的dataviz相关文章
- The Pudding
- Truth & Beauty Operations
- University of Washington Interactive Data Lab Papers
- vis4.net - Gregor Aisch 对可视化和数据新闻的随意思考
Contributing¶
- 请先检查重复项.
- 保持描述简短、简单和公正.
- 请对每个建议进行单独提交
- 如果需要,添加一个新类别.
感谢您的建议!
Contributors¶
- Fabio Souto 最初创建了这个 repo,与 Fabio 联系 fabiosouto.me.
- Javier Luraschi 是当前的维护者,他在 Hal9.
如果您对这份自以为是的清单有任何疑问,请随时与我联系 @javierluraschi 在推特上或 open a GitHub issue.