1.D3.js
D3.js是一种JavaScript库，用于创建交互式数据可视化。它提供了各种可视化组件和工具，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、力导向图等等。D3.js允许用户通过数据来控制图形的呈现方式，可以非常灵活地定制图形的样式和布局。D3.js还可以与其他JavaScript库和框架（如React、Angular）结合使用，以实现更高级的数据可视化应用。
2.Tableau
Tableau是一种商业化的数据可视化软件，提供了一系列交互式数据可视化工具。Tableau具有强大的数据集成和分析功能，可以从各种数据源中提取、处理和可视化数据。Tableau的可视化工具包括条形图、散点图、地图、甘特图等等，用户可以使用拖放方式快速创建和定制可视化。Tableau还可以将可视化结果导出为各种格式的文件，如PDF、Excel、图片等。
3.matplotlib
matplotlib是一种用于创建静态和动态数据可视化的Python库。它提供了各种绘图工具和组件，包括线条、条形图、直方图、散点图、饼图等等。matplotlib也可以与其他Python库和框架（如NumPy、Pandas）结合使用，以实现更高级的数据分析和可视化应用。matplotlib还提供了丰富的样式和布局选项，用户可以非常灵活地控制图形的呈现方式。
4.PowerBI
PowerBI是一种商业化的数据可视化软件，它的仪表板可为商务使用者提供全方位的观点，将所关注的重要计量全部集中在一处并实时更新，让使用者随时都能从其装置存取这些数据。只要单击，使用者就能透过操作简便的工具探索仪表板中潜藏的信息，迅速获得所需要的答案。目前，PowerBI不仅支持导入excel、csv、xml等文件，还支持从网页、Facebook、Github等等数十种软件、工具中导入数据。
5.ggplot2
ggplot2是一种用于创建静态数据可视化的R包。它提供了一系列可视化组件和工具，包括散点图、折线图、箱线图、热力图等等。ggplot2基于“图层（layer）”的概念，用户可以通过添加不同的图层来构建复杂的数据可视化。ggplot2还提供了丰富的样式和布局选项，用户可以非常灵活地控制图形的呈现方式。ggplot2也可以与其他R包和框架（如dplyr、tidyr）结合使用，以实现更高级的数据分析和可视化应用。
6.Charted
Charted是一种数据可视化开源框架，可自动可视化数据。您要做的就是提供数据文件的链接，该工具将产生该数据的可共享可视化。Charted由Medium的产品科学团队于2013年创建，其使用的文件已经可供具有链接的任何人公开访问。而且，如果您想了解受保护的数据或敏感数据，可以在其安全网络上为自己的Charted实例提供服务。自创建以来，该工具在分析数据、与数据科学团队交流成果时非常受欢迎。
7.Plotly
Plotly可以帮助用户在短短几分钟内，从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。Plotly已经为谷歌、美国空军和纽约大学等机构所使用。Plotly是一个非常人性化的网络工具，让你在几分钟内启动。如果你的团队希望为JavaScript和Python等编程语言提供一个API接口的话，Plotly是一款非常人性化的工具。
8.Axiis
Axiis是一个开源的数据可视化框架。Axiis让开发人员通过简洁直观的标记，清晰明白地定义数据可视化方式。Axiis在设计上非常强调代码优雅，可以让你的代码像输出的图形一样美观。Axiis既提供了开箱即用的可视化组件，也提供了抽象布局模式和渲染类，可实现自定义可视化。
总之，数据可视化框架可以极大地提高数据分析和可视化的效率和质量，使得用户可以更加轻松地探索和理解数据。不同的框架具有不同的特点和适用范围，用户可以根据自己的需求选择合适的框架。同时，对于初学者来说，掌握一种或多种数据可视化框架，可以极大地提升数据分析和可视化的技能水平。免责声明：文章内容不代表本站立场，本站不对其内容的真实性、完整性、准确性给予任何担保、暗示和承诺，仅供读者参考；文章版权归原作者所有！本站作为信息内容发布平台，页面展示内容的目的在于传播更多信息；本站不提供任何相关服务，阁下应知本站所提供的内容不能做为操作依据。市场有风险，投资需谨慎！如本文内容影响到您的合法权益（含文章中内容、图片等），请及时联系本站，我们会及时删除处理。
