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1、看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：程序运行截图如下：2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：程序运行截图如下：补充一个Python 新数据可视化模块——Plotly Express 。

2、Plotly ExpressPlotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。

3、只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。

4、Plotly Express 安装惯例，使用 pip进行安装。

5、Plotly Express支持构建图表类型 gapminder数据集说明我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。

6、gapminder数据集显示2007年按/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2007年世界各人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。

7、散点图scatter常用参数说明：使用散点图描述人口与GDP增长趋势图地理散点图scatter_geo常用参数说明使用地理散点图描述全球人口与GDP折线图（line）常用参数说明使用折线图描述1952~2007与美国人口增长趋势图条形图(bar)常用参数说明使用条形图描述1952~2007与美国人口增长趋势图等值区域图（choropl）常用参数说明使用等值区域图描述各个人口数量目前国内数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是的？看了很多数据可视化产品，总结下来分为几大类。

8、下面我将一一分别进行工具介绍：一．数据可视化库类一个纯jascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。

9、评价： 非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。

10、Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

11、与echarts相似，同样是可视化库，不过是国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

12、评价： 同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。

13、但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。

14、而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。