数据可视化工具多，图表多，不同的图表还能够进行组合，相比传统的图表，显得更专业，更能体现数据间的关联，并且更具有表现力。这使得可视化的成为大多数人选择，但是很多人在进行数据可视化的时候都会有困惑之处。本文搜集5个常用工具的一些可视化作品，希望为你带来灵感。

D3可视化作品合集

D3.js是一个用于根据数据操作文档的JavaScript库，它不是一个单一的框架，旨在提供所有可能的功能。

它还支持大型数据集和交互动画的动态行为，允许通过各种官方和社区开发的模块重用代码。

D3能够制作的图表非常多，首先罗列一些基本的图表。

以上所展示的是在D3中能够画出的图表样式，不仅如此，D3当中还有一些非常优秀的可视化作品。这些案例不仅非常优秀，还附有源码，你也可以跟着上手做一做。

Sequences sunburst光芒图：某个网站各个页面的访问量比例情况

将网站中的父页面与子页面的层级关系表现了出来，非常直观地看到各个层次页面的访问比例。另外该图也添加了鼠标悬停的交互功能，悬停的焦点页面路径上的页面所对应的节点均呈现高亮状态 ；圆周中心展现出当前焦点页面的访问比例 ，左上角展示出页面的访问路径以及访问占比。作品地址：

Sankey DiagramSankey图：一种流程图，强调系统内的主要传输或流程

Sankey图以爱尔兰船长Matthew Henry Phineas Riall Sankey命名，它主要用于可视化能量流系统。你还可以使用它来显示预算数据数据可视化软件，资产负债表可视化，利润和损失等。链接：

What makes us happy?散点图：幸福与什么因素相关里

这个散点图描绘了22个欧洲国家的福祉与10种不同的衡量标准。

单击左上角的10个度量标准，包括GDP、食物、工作时间、工作收入等；不同的度量标准会出现不同的散点图，图中的圆点代表不同的国家，可以识别的趋势。链接：

exoplanets in orbit可视化动图：轨道上的系外行星里

自1992年首次发现第一颗系外行星以来, 已经发现了1800多颗系外行星。

在这个模拟的行星轨道中, 你可以看到288个外行星,并标记出轨道的偏心和半主轴, 行星的半径和它轨道的恒星的 (有效) 温度。链接：

UK Temperature History

混合折线图：显示同一特征在不同时间情况

通过向上和向下滚动页面，探索自1910年以来英国的温度。

重大天气事件的年份使用红色或蓝色来标记，还可以按年份，最大值数据可视化软件，最小值或平均温度进行排序。链接：

Echarts的可视化合集

ECharts 提供了常规的折线图、柱状图等；用于地理数据可视化的图；用于关系数据可视化的图表；还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。

除了已经内置的包含了丰富功能的图表，ECharts 还提供了自定义系列，只需要传入一个renderItem函数，就可以从数据映射到任何你想要的图形。

更多的图表类型你可以查看Echarts的官网：

2018豆瓣中国大陆影视剧评分排行

将2018的影视剧按照星级进行分类，点击图形中的不同板块即可进入该分类当中，并且还有细分。

最终的页面结果是一个电视剧或者电影的星级及其名称。链接：

定位-高德地图地图：展示位置关系

运行程序后，会自动识别你所在的位置，滚动鼠标能够进行地图的放大和缩小。（一不小心逗汁儿就暴露了）链接：

双向柱图双向柱图：实现横纵向对比，直观清晰

对比了2017和2018的法院案件的审判比率，利用双向柱图进行展示，不仅仅可以对比两年的情况，还能够直观清晰的看到每一年不同指标的情况，一举两得。链接：

朴姓人口迁徙迁徙图：展示人口的动态流动情况

迁徙图作为可视化的一大类型图表，能够非常直观的展示人口的流动情况，在这个图表之中，可以看到朴姓人口分布在中国的东北部，并且大部分人口集中在吉林和黑龙江。链接：/kIc9v5D3

低聚风格的动物动图：简单线条也能描绘出好看的图形

变换x.y坐标画出来的各种动物，只想给作者双击666。链接：

Matplotlib可视化合集

Matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以生成各种格式和交互式环境的数据可视化作品。

Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。

线条、条形和标记：

图像、轮廓和场：

子图、轴图：

pylot：

颜色：

样式表：

轴网图：

更多图表类型，可以查看Matplotlib gallery。

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