D3.js
免费的 JavaScript 库，可以将任意数据连接到 HTML 的文档对象模型（DOM），然后将数据驱动的转换应用于文档，通过 DOM 编程 API 可以将文档作为对象访问。支持用于交互和动画的大型数据集和动态行为，开发时可以通过浏览器的内置元素检查器进行调试。
<!DOCTYPE html>
<html><head><meta charset="UTF-8"><title></title></head><body><div id="test-svg"></div></body><script src=".v5.js"></script><script&load = function() {// 数据var data = [{date: new Date(2022, 5, 23),value: 23}, {date: new Date(2022, 5, 24),value: 72},{date: new Date(2022, 5, 25),value: 72}, {date: new Date(2022, 5, 26),value: 38}, {date: new Date(2022, 5, 27),value: 58}, {date: new Date(2022, 5, 28),value: 10}, {date: new Date(2022, 5, 29),value: 85}];var width = 800,height = 400,padding = {top: 40,right: 40,bottom: 40,left: 40};var colors = d3.schemeSet2;var svg = d3.select("#test-svg").append('svg').attr('width', width + 'px').attr('height', height + 'px');// x轴:时间轴var xScale = d3.scaleTime().(data, function(d) {return d.date;})).range([padding.left, width - padding.right]);var xAxis = d3.axisBottom().scale(xScale).tickSize(10);svg.append('g').call(xAxis).attr("transform", "translate(0," + (height - padding.bottom) + ")").selectAll("text").attr("font-size", "10px").attr("dx", "50px");// y轴var yScale = d3.scaleLinear().domain([0, d3.max(data, function(d) {return d.value;})]).range([height - padding.bottom, p]);var yAxis = d3.axisLeft().scale(yScale).ticks(10);svg.append('g').call(yAxis).attr("transform", "translate(" + padding.left + ",0)");var line = d3.line().x(function(d) {return xScale(d.date);}).y(function(d) {return yScale(d.value);});// 生成折线svg.append("path").datum(data).attr("fill", "none").attr("stroke", "steelblue").attr("stroke-width", 1.5).attr("stroke-linejoin", "round").attr("stroke-linecap", "round").attr("d", line);}</script></html>
AntV
是蚂蚁集团研发的一个可视化控件解决方案，包括了可视化图形语法、可视化引擎、图分析工具和地理空间数据的可视化框架等。从它的官网可以了解到现在阿里系的产品（支付宝、淘宝等）里的可视化都基于 AntV 开发。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width,height=device-height"><title>基础折线图</title><style>::-webkit-scrollbar{display:none;}html,body{overflow:hidden;height:100%;margin:0;}</style>
</head>
<body>
<div id="mountNode"></div>
<script>/*Fixing iframe window.innerHeight 0 issue in Safari*/document.body.clientHeight;</script>
<script src=".g2-3.5.1/dist/g2.min.js"></script>
<script src=".data-set-0.10.1/dist/data-set.min.js"></script>
<script>var data = [{year: '2022-05-23',value: 30}, {year: '2022-05-24',value: 20}, {year: '2022-05-25',value: 10}, {year: '2022-05-26',value: 5}, {year: '2022-05-27',value: 15}, {year: '2022-05-28',value: 17}, {year: '2022-05-29',value: 35}];var chart = new G2.Chart({container: 'mountNode',forceFit: true,height: window.innerHeight});chart.source(data);chart.scale('value', {min: 0});chart.scale('year', {range: [0, 1]});ltip({crosshairs: {type: 'line'}});chart.line().position('year*value');chart.point().position('year*value').size(4).shape('circle').style({stroke: '#fff',lineWidth: 1});der();
</script>
</body>
</html>ECharts
基于 Canvas 的纯 Javascript 的图表库，提供直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表。ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、 K 线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、 treemap、 旭日图，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。并且有深度的交互式数据探索，可以对数据进行多维度数据筛取、视图缩放、展示细节等交互操作。与 D3.js 相比，ECharts 由百度团队研发，中文文档比较清晰，相对来说上手难度更低一点。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width,height=device-height"><title>基础折线图</title><style>::-webkit-scrollbar{display:none;}html,body{overflow:hidden;height:100%;margin:0;}</style>
</head>
<body>
<div id="instance_work" class="row"><div style="border: 1px;"><div style="width: 100%;height: 30px;background-color: #D3D3D3;"><spanclass="panel-title graph-title"> 测试折现图</span></div><div id="main" style="width: 100%;height: 500px;"></div></div></div><script src=".3.0/echarts.min.js"></script><script type="text/javascript">// 基于准备好的dom，初始化echarts实例var myChart = echarts.ElementById('main'));// 指定图表的配置项和数据option = {xAxis: {type: 'category',data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']},yAxis: {type: 'value'},series: [{data: [10, 20, 30, 10, 20, 6, 10],type: 'line'}]};// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option);
</script>
</script>
</body>
</html>plotly
用于创建图表和基于浏览器的开源 Python 图形库。可称为高级图表库，因为它是内置于 D3.js 库的顶部。可以使用该工具通过上载 CSV 文件或连接到 SQL 数据库来创建 D3.js 图表和地图。导出图片的质量较高，图形界面完全交互式。Plotly 可以提供比较少见的图表，比如等高线图、烛台图（K 线图）和 3D 图表，而大多数工具都没有这些图表。此外，Plotly 的团队还维护着增长飞快的 R、Python 以及 JavaScript 的开源可视化库。
aph_objects as go
animals = ['2022-05-23', '2022-05-24', '2022-05-25','2022-05-26','2022-05-27','2022-05-28','2022-05-29']fig = go.Figure(data=[go.Scatter(name='plotly', x=animals, y=[20, 14, 23,10,15,20,13]),
])
fig.show()
matplotlib
Matplotlib是一个用于在Python中制作数组的2D绘图的库。尽管它起源于模拟MATLAB® [1]图形命令，但它独立于MATLAB，可以以Pythonic，面向对象的方式使用。尽管Matplotlib主要是用纯Python编写的，但它大量使用NumPy和其他扩展代码，即使对于大型数组也能提供良好的性能。
import matplotlib.pyplot as plt#折线图
x = ['2022-05-23', '2022-05-24', '2022-05-25','2022-05-26','2022-05-27','2022-05-28','2022-05-29']#点的横坐标
k1 = [20, 14, 23,10,15,20,13]#线1的纵坐标
plt.plot(x,k1,'s-',color = 'r',label="ATT-RLSTM")#s-:方形
plt.xlabel("region length")#横坐标名字
plt.ylabel("accuracy")#纵坐标名字
plt.legend(loc = "best")#图例
plt.show()
seaborn
它简化了复杂数据集的表示，可以轻松构建复杂的可视化，简洁的控制matplotlib图形样式与几个内置主题，拥有更多的、更现代化的风格样式和艺术效果，新增了更多的基于统计的、更加简单方便的高级函数，能与 Pandas 的 DataFrame 无缝结合。
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置
pd.book_repr_html=False # 表格显示
Params['figure.dpi'] = 75 # 图形分辨率
sns.set_theme(style='darkgrid') # 图形主题s=pd.Series([3,15,9,12,4,10,15],name='count')
sns.lineplot(data=s)
plt.show()
本文发布于:2024-01-31 10:22:54，感谢您对本站的认可！
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