一、介绍 在Python中，有很多数据可视化途径。因为这种多样性，造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例，并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例：

百万。对于用户来说，从这个数据海洋中抓到关键信息越来越难。 这也是数据可视化的用武之处：用简单易懂的可视化方式总结并呈现大型数据集，为读者提供有价值的信息。 许多先进的可视化方式（如：网络图、3D 建模、堆叠地图）被用于

MuLaViTo 是一个多层的可视化框架，允许你使用图形的方式绘制继承应用之间的关系图，另外还提供可 K 最短路径算法。 项目主页： http://www.open-open.com/

Tulip 是一种专为巨大的图形可视化的软件系统。它可在个人电脑（ PIII 600 256MB内存）管理多达50万的图形 。Tulip 架构提供下列功能：三维可视化，三维的修改，插件支持，支持集群和

UDOC是一个可视化一些Java类的工具。它能够动态地产生了一些类似UML的图，从各种来源（Javadoc，Java源代码和Java二进制文件）。 该图包含了大量的信息，您可以轻松地浏览Java类。

Python profiling工具，可视化检查程序瓶颈。 RunSnakeRun is a simple program, it doesn't provide all the bells-and-whistles

使用Raw你可以在数分钟内就轻松完成一些高级数据可视化工作（当然，你最好能先拜读一下flowingData的Nathan Yau的 讲解 ）。整个过程相当简单：从一个电子表格（甚至web页面中）中拷贝数据–选择数据可视化类型（Raw会

Vispy 是一个高性能的交互式 2D/3D 的数据可视化库。利用图形处理器 GPU 通过 OpenGL 库来显示非常大的数据集，包括： High-quality interactive scientific

1. 3D可视化技术 大数据的未来？ 2. 在大数据爆炸的时代，跨多个行业的公司都巧妙地汇总数据来精确定位数字、趋势和模式，这是他们改善服务的关键。但随着数据越来越繁琐和复杂，向管理这些数据和提取数据

cnblogs.com/kallan/p/5160017.html 利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib、numpy和matplotlib。pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG

TeaWeb 是一个可视化的Web代理服务，目标是将代理服务、日志、统计、监控等集成在同一个服务中，让开发者简单地启动就可以使用。 TeaWeb使用Go语言实现，在高可定制化前提下，保证高性能、高并发。

来自： http://finalshares.com/read-6658 Mapv地图可视化工具库 源码： https://github.com/huiyan-fe/mapv 官网地址: http://mapv

jsMaker 是一个真正的可视化 JavaScript 编程工具，提供开发和调试的支持。 项目主页： http://www.open-open.com/lib/view/home/1331216924233

困扰？交互设计中对用户体验尤为重视、可视化效果就成了设计中的制高点。 可视化在对商业效果以及用户体验价值的提升上都是非常重要的手段，而如何高效的设计产品的可视化效果就成了值得研究的一个课题。

Graphviz是开源可视化图形软件。它有几个主要的图形布局计划，具有网络和交互图形界面，以及辅助工具，图书馆和语言绑定。 项目主页： http://www.open-open.com/lib/v

Linux 上用来实现数据的图形可视化的应用程序有很多，从简单的 2-D 绘图到 3-D 制图，再到科学图形编程和图形模拟。幸运的是，这方面的工具有很多开放源码实现，包括 gnuplot、GNU Oc

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1、 GUI可视化设计器——DroidDraw Dr oidDraw是基于Java Swing的Android界面设计器，可以通过它生成复杂的Android Layout Xml文件。 2、AnDroidDrow

Orchestrator 是 MySQL 复制拓扑管理和可视化工具，支持： 检测和审查复制集群 安全拓扑重构：转移服务于另外一台计算机的系统拓扑S 整洁的拓扑可视化 复制问题可视化 通过简单的拖拽修改拓扑

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