可视化图表是信息发射源的一部分，同时也被引用为极限编程的一部分。

这些图表的特征有：

轻松便利地给团队和其他人提供信息；

随意，通常手绘、庞大、展示项目重要信息。

这些图表工作时：

团队停止阅读图表；

团队成员不再抱怨更新图表；

他们反映项目实际情况。

如何通过图标前端插件完成高级可视化图表？笔者在此给出了详细教程，与大家分享~~
后台开发中避免不了实现一些可视化的图表，主要制作的方法有四种：Excel表格截图、Axure图形绘制、Axure网页框架和Axure第三方图表元件。
第三个“Axure网页框架”需要结合antv、echarts、HighCharts等前端可视化插件代码。
第四个“Axure第三方图表元件”，是由技术大佬开发的Axhub Charts图表元件。但是图表的元件数有限，适合快速搭建简单的图表，但是无法满足我们更复杂的图表设计。
因此，想要更高级的可视化图表还是需要通过第三种方法实现。接下来，给大家详细讲解具体方法(此教程以echarts为例)：
ECharts是一款由百度前端技术部开发的，基于Javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。
具体实现方法
第一步
从左侧【元件库】拉入一个【内联框架】作为可视化图表的载体。如下所示：
第二步
1. 浏览器打开echarts的可视化图表官网链接地址：https://www.echartsjs.com/examples/zh/index.html
2. 选择符合你要求的可视化图表，点击进入编辑运行页面：此教程以这个复杂的可视化案例讲解，链接如下：https://www.echartsjs.com/examples/zh/editor.html?c=pie-nest
图形如下所示：
点击右下角的【Download】将图表的前端代码下载下来，文件为pie-nest.html。再将此文件放在Axure源文件之前发布生成文件夹里面，如下所示：
你可以在代码编辑器中修改成自己想要的数据指标以及数据项；
3. 双击【内联框架】，选择下面的【链接到url或文件】的选项，并将pie-nest.html链接输入进去。如下所示：
第三步
双击文件夹中的index代码文件，即可查看到刚才链接的可视化图表效果。如下所示：
只能打开生成的文件夹中的对应页面html文件，才能看到图表。
如果从Axure源文件直接点击右上角的【预览】按钮，是无法看到的。出现如下的情况：
教程源文件
百度云教程源文件：https://pan.baidu.com/s/1RRbsnVCp-CstfNL7iG5ILw
提取码: ei5r
作者：火星人～艾斯，公众号：艾斯的Axure峡谷
本文由 @火星人～艾斯 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议

原标题：酷炫的可视化图表工具来帮忙 深度评测五大Python数据可视化工具
不少Python用户的一大诉求是做出各种酷炫的可视化图表，而这就需要了解清楚工具特色，才好在制作不同类型图表顺利找到适合自己的那一款。今天就来聊聊五个Python数据可视化的库Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh各有哪些优缺点。
Pyecharts
基于Echarts，加入Python富有表达力的语言，pyecharts 诞生了，支持30+种图表。
在pyecharts中制作条形图首先需要导入相关库 。
接着是绘图并不做任何调整，首先创建一个Bar实例，接着添加x轴y轴数据，注意仅接收list格式数据，最后添加标题并设置在notebook中直接展示。总体来说还是比较符合正常的作图逻辑，整体代码量并不多。
默认生成的两系列柱状图如下：
优点：
支持交互式展示与点击
默认生成的样式也较为美观
详细的中文文档与demo，能比较快的上手
文档十分完整，所以代码修改起来并不困难，比如可以修改主题并设置一些标记线、DataZoom，添加小组件等
缺点：
不支持使用pandas中的series数据，需要转换为list才可以使用
Matplotlib
Matplotlib应该是最广泛使用的Python可视化工具，支持的图形种类非常多。
使用Matplotlib制作相同效果的图需要先导入相关库，并且并不支持原生中文所以还要设置下中文显示。
接着就是绘图，但是相比较于pyecharts大多是往写好的代码里面添加数据、配置不同，matplotlib大多数需要我们自己写代码，所以代码量可能稍多一点。
最后生成的默认图像如下：
相较Pyecharts，由于Matplotlib的火热，网上关于matplotlib的资料更多更全面。
但从美观度上来说，学术风更甚，并且不支持交互式点击查看等操作。代码编写量也相对较多。
Plotly
Plotly也是一款非常强大的Python可视化库，Plotly内置完整的交互能力及编辑工具，支持在线和离线模式，提供稳定的API以便与现有应用集成，既可以在web浏览器中展示数据图表，也可以存入本地拷贝。但是由于官方未提供中文文档，网上关于Plotly的教程也仅限于官方的一些demo，对于一些详细的参数设置并没有太多资料 。
从优点来看，支持交互式操作的，同时是默认添加toolbox小组件，可以更方便的查看，支持30多种图形。
但是如果真要熟练使用的话可能需要一点时间用于查找相关资料，因为网上关于Plotly的资料不多，大多是基本使用的简单教程。
Bokeh
Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别，它可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js，首先还是导入相关库。
相关依赖比上面三个要多出很多，并且Bokeh有自己的数据结构ColumnDataSource，所以要先对数据进行转换，接着就是创建画布、添加数据及设置。最后生成的默认图像如下：
Bokeh一个很明显的特点就是代码量较上面三个工具要多了很多，大多是在数据的处理上，并且和Plotly一样，有关bokeh相关的中文资料也不多，大多是入门型的基本使用于介绍，虽然从官方给出的图来看能作出很多比pyecharts更精美的图，但是查找相关参数的设置上将会耗费一定时间。
Seaborn
从seaborn官网给出的标题就知道，seaborn是为了统计图表设计的，它是一种基于matplotlib的图形可视化库，也就是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图，还是我们的数据，使用Seaborn制作首先需要导入相关库，由于是基于Matplotlib，所以还是需要设置中文。
相比上面四种工具，从代码量上来看是非常简洁的，不过还是要先将数据转换为DataFrame格式，这里没在代码中体现，但依旧是最简短的代码，同时并不支持交互。并且Seaborn和Plotly、bokeh有一个共同的地方就是虽然强大，但是网上有关这三个库的教程、讨论都远少于Pyecharts与Matplotlib，如果是新手的话可能很难快速通过搜索解决你遇到的问题，而需要自己研究别人的代码。
不同工具的应用场景、目标用户都不完全相同，所以在选择工具时需要先思考自己的使用场景，并且还需要评估绘制目标图形的难度哦。

先来感受一张excel做出的可视化数据图表
（自己的理解）关于Excel可视化的复现
Excel图表的从简单到复杂的增删改查了哪些，最后一步是美化
可视化图表拆分成基础图表的思路；复杂变简单，也就是作图的逆向思维
数据可视化思维模型的培养（这个部分比较抽象，多经历几个项目就会有感觉）；
可视化可以体现在做表的方方面面，下面这个微图表数据可视化大全展示了条件格式里面的对不同数据条进行涂色带来的可视化效果。
Excel微图表数据可视化大全，超乎你想象！​mp.weixin.qq.com
不同的分析方式，思考问题方式，带来不同的可视化效果，这取决于你想让观众看到什么。
分析工作中主要应用到以下四大类可视化分析方法
详细了解各个分析方式，来看下面的
Excel可视化方法，让你的图表与众不同！​mp.weixin.qq.com
看得多了，做得多了，自然会越来越有经验，模版帖子：
233套高逼格 Excel 可视化图表模板，直接套用，轻松让数据会说话​mp.weixin.qq.com
更有一个案例一步一步教怎么做出美观实用的可视化
为什么你的图表这么low？教你几步搞定高大上的「Excel可视化图表」！​mp.weixin.qq.com
这篇文章介绍了利用散点图（图表之王）等各色图表+形状填充等完成下图对主要地区12岁儿童牙齿情况的可视化图表绘制。
首先是对数据结构拆分：拆分一份可视化图表的第一步就是理解它的数据结构，利用了「柱状图，形状填充」来模拟中间三角形的部分，上下的坐标使用「散点图」模拟。接着来是作图数据，通过拆分得到原始数据+作图数据。划重点：为什么需要作图数据呢？而不能用原始数据作图？原始数据作图长啥样，结构非常不清晰。之后得到基础图表和基础配置，删除无关因素进行美容。
接着是上下图表的分割线，将之前删除的「横坐标轴」打开，同时设置刻度线和数据标签为无，为坐标轴填充一条白色线条。