近年来数据的爆炸式增长给信息传播带来了有趣的挑战。易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。随着数据源越来越唾手可得，以可视化形式呈现信息的需求也随之增加，因此近来涌现出了许多数据可视化工具。虽然眼前有这么多选项，但究竟什么样的工具最适合你的项目呢？ 对于不熟悉数据可视化领域的人来说，最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户，最好的办法是使用更灵活的库。 我们接下来将为您推荐九大数据可视化库，它们各有千秋，请根据实际使用场景来决定该使用哪个库。 D3 当下谈论数据可视化时，我们是绕不开 D3 的，这是由 Mike Bostock 创建的库，它已成为在浏览器中处理 SVG 矢量图形的主要工具。使用 SVG 时，无论放大多少倍，图像看起来都不会出现明显的像素点。D3 允许创建各种高级图形，如网状图、树状图、地图或气泡图，以及常用图形（如条形图或散布图）。D3 是如此的受欢迎，以至于有许多其它的库在 D3 的基础上被创造出来，为人们提供更多“开箱即用”的解决方案，如 NVD3。 LiveEdu 上技术大咖讲解如何用 Python 进行数据分析与可视化 D3 是一个将信息加载到浏览器并基于数据元素生成报告的框架，它本身不提供特定类型的图像，而是一种数据可视化方法。由于 D3 十分灵活，掌握这个库需要花很多时间，但这一切都是值得的。 现在，在 LiveEdu 上，您可以通过学习 Python 数据分析与可视化 这一课程来迅速掌握包括 D3、NVD3、Charts.js 等在内的数据可视化工具。教授这门课程的大咖…