数据可视化是数据分析中最好展示数据的方法，能够形象地绘制对应的图像，能够让人更直观地理解数据。下面小编整理了几种数据可视化工具，希望对各位小伙伴有所帮助。
1.Excel
Excel是很多人使用的数据可视化工具了，上手比较简单，属于数据可视化入门级的工具。可以做直方图、折线图、散点图、圆饼图等，但缺点是数据量过大时，容易卡。
2.python
提到数据可视化，python可是要占一席之地的啦!用 python 创建图形的方法有很多,下面小编整理了集中python数据可视化的工具包，各位小伙伴可以根据自己的实际需要进行选择。
Matplotlib能够轻松地画一些或简单或复杂地图形，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。
Seaborn
Seaborn是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，够让绘制图像的样式更加丰富，可以和pandas进行无缝链接，语法更加简洁，即使是初学者很容易上手。
Bokeh
Bokeh是一个python交互式可视化库，能够支持现代化web浏览器展示(图表可以输出为JSON对象，HTML文档或者可交互的网络应用)。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等,可以做出专业图形和商业报表且使用方便的界面。
Plotly
Plotly 非常强大，它拥有在别的库中很难找到的几种图表类型，如等值线图，树形图和三维图表等，图标类型也十分丰富，如果申请了API密钥后，能够将统计图形一键同步到云端，但用它设置和创建图形都要花费大量时间，而且都不直观。
Pygal
Pygal 是用图形框架语法来构建图像的，绘图目标比较简单，是一个相对简单的绘图包。可以生成多个输出格式的高分辨率Web图形页面，还支持给定数据的html表导出。用户可以直接用代码来描绘图像，可以用任何文字处理工具打开SVG图像，通过改变部分代码来使图像具有交互功能，并且可以插入到HTML中通过浏览器来观看。
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