在Python中，有很多数据可视化途径。因为这种多样性，造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例，并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例： Pandas

UDOC是一个可视化一些Java类的工具。它能够动态地产生了一些类似UML的图，从各种来源（Javadoc，Java源代码和Java二进制文件）。 该图包含了大量的信息，您可以轻松地浏览Java类。

Python profiling工具，可视化检查程序瓶颈。 RunSnakeRun is a simple program, it doesn't provide all the bells-and-whistles

来自： http://finalshares.com/read-6658 Mapv地图可视化工具库 源码： https://github.com/huiyan-fe/mapv 官网地址: http://mapv

jsMaker 是一个真正的可视化 JavaScript 编程工具，提供开发和调试的支持。 项目主页： http://www.open-open.com/lib/view/home/1331216924233

数据被称作是最新的商业原材料“21世纪的石油”。 商业领域、研究领域、技术发展领域使用的数据总量非常巨大，并持续增长。就Elsevier而言，每年从ScienceDirect下载的文章有7亿篇，Scopus

Tulip 是一种专为巨大的图形可视化的软件系统。它可在个人电脑（ PIII 600 256MB内存）管理多达50万的图形 。Tulip 架构提供下列功能：三维可视化，三维的修改，插件支持，支持集群和

Vispy 是一个高性能的交互式 2D/3D 的数据可视化库。利用图形处理器 GPU 通过 OpenGL 库来显示非常大的数据集，包括： High-quality interactive scientific

cnblogs.com/kallan/p/5160017.html 利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib、numpy和matplotlib。pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG

数据被称作是最新的商业原材料“21世纪的石油”。 商业领域、研究领域、技术发展领域使用的数据总量非常巨大，并持续增长。就Elsevier而言，每年从ScienceDirect下载的文章有7亿篇，Scopus

http://www.woshipm.com/operate/155545.html 什么是数据可视化？数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能

数据的价值无法估量，但它只有在被使用时才能发挥出来。换言之，收集只是一个开始，而 Google 就是深谙此道的一家公司。通过可视化和仪表板的方式，是消化和呈现数据的一种绝佳方式。鉴于并非每个人都是数据

这个工具可用于可视化查看数据库表格之间的关系。它主要支持PostgreSQL数据库，但将来会支持更多DBMS，比较如：MySQL, Oracle, SQLite 等。 项目主页： http://www

Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL

俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们

随着数据可视化概念逐年火热，有较多优秀的图表开源库和制作工具脱颖而出，下面，我们就拿其中比较有名的 14个产品进行简要介绍。 1、AnyChart 链接： http://www.anychart

R、Python和Julia中的7个数据可视化工具

Visual.ly Visual.ly是一个很好的画廊和图表生成工具，并提供创作分享平台，这已经超出了单纯的数据可视化。 5. Bonsai Bonsai是一个开源JavaScript

Cloud Datalab 的新款交互式开发工具，只需轻点几下数据表，就可以带你探索、分析和领略可视化的数据。该公司称，这项服务旨在帮助开发者“从原始数据中获得见解，探索、 分享和快速发布报告，简单却又富有成本效益”。这项服务用到了

辛辛苦苦分析一堆大数据，竟然没人看！到底怎么办？俗话说，有图有真相，一图胜千言，取悦了眼球，剩下的都好说。如果你正着手于从数据中洞察出有用信息，那你所需要的正是——数据可视化。 1. FusionCharts