智慧医疗

订阅

MedSci主页 / 所有栏目 / 智慧医疗

收藏：数据可视化工具大全

2016-06-09 MedSci MedSci原创

数据可视化工具
关注

所谓数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化，它是可视化技术在非空间数据领域的应用，使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息，还能以更直观的方式看到数据及其结构关系。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。为了让开

所谓数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化，它是可视化技术在非空间数据领域的应用，使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息，还能以更直观的方式看到数据及其结构关系。

数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

为了让开发者更好地使用数据可视化工具，云栖社区组织翻译了GitHub上的 Awesome dataviz ，其几乎囊括了优秀的数据可视化框架，库和软件。涵盖了支持JavaScript，Android，C++，Golang，iOS，Python，R语言和Ruby等编程语言的数据可视化工具，精彩不容错过。

内容目录
Awesome dataviz
  • JavaScript 工具
    1. 图表库
    2. 图形图表库
    3. 地图（Maps）
    4. d3
    5. dc.js
    6. Misc
  • Android 工具
  • C++ 工具
  • Golang 工具
  • iOS 工具
  • Python 工具
  • R 工具
  • Ruby 工具
  • 其他工具
资源
  • 参考书籍
  • 资源网站
JavaScript 工具集

图表库
  • C3 - 以 d3 为基础构建的可重用图表库
  • Chart.js - 带有 canvas 标签的图表
  • Chartist.js - 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表
  • Dimple - 适用于业务分析的面向对象的 API
  • Dygraphs - 适用于大型数据集的交互式线性图表库
  • Echarts - 针对大型数据集的高度定制化交互式图表
  • Epoch - 可以完美创建的即时图表
  • Highcharts - 基于SVG和VML呈现的图表库. 免费 (CC BY-NC 可用于非盈利项目）
  • MetricsGraphics.js - 能够针对时间序列数据进行优化
  • Morris.js - 非常漂亮的时间序列线状图
  • NVD3 - 使用 d3.js 实现的可重用性图表库
  • Peity - 可创建小型内连 svg 图表
  • Plotly.js - 支持20种图表类型的强大的声明式库
  • TechanJS - 股票以及金融图表
图形（graphs）图表库
  • Cola.js - 通过基于约束的优化技术创建图表的工具. 和 d3 以及 svg.js 共同发挥作用
  • Cytoscape.js - 由 Cytoscape 核心开发人员维护的用于绘制图形的 JavaScript 库.
  • Linkurious - 一款基于 Sigma.js 的能加快图形可视化和交互式应用的开发速度的工具箱
  • Sigma.js - 致力于图形绘制的 JavaScript 库
  • VivaGraph - 针对 JavaScript 的图形绘制库
地图（Maps）
  • CartoDB - CartoDB 是一款开源工具并且其允许对网页上的地理数据进行存储和可视化
  • Cesium - WebGL 虚拟地球仪和地图引擎
  • Leaflet - 对移动端友好的交互式地图JavaScript 库
  • Leaflet Data Visualization Framework - 使用了 Leaflet 的设计用于简化数据可视化和主题映射的框架
  • Mapael - 基于 the.js 的能够展示矢量地图的 jQuery 插件
  • Mapsense.js - 将 d3.js 和瓷砖式覆盖地图结合起来
  • Modest Maps - 使用 Javascript，依照 BSD 许可的瓷砖覆盖式为基础展示和交互地图库
d3
  • 参见 Awesome D3
  • dc.js
  • dc.js 是一个多维图表构建工具，其能够与 crossfilter 完美地配合工作
  • angular-dc - dc.js 的 AngularJS 指令
  • dc.leaflet.js - 使用了 Leaflet 地图的 dc.js 图表
  • ember-dc - dc.js 的 Ember Component Wrappers（组件包装）
杂项
  • Chroma.js - 用于处理色彩的小型库文件
  • Piecon - 图标上的饼状图绘制工具
  • Recline.js - 使用纯 JavaScript 和 HTML 的用于构建数据应用的简单而又强大的库
  • Textures.js - 用于创建 SVG 模式的库
  • Timeline.js - 创建交互式时间线
  • Vega - Vega 是一个用于创建，保存和分享交互式可视化数据设计的语法和格式
  • Vis.js - 一个包括了时间线，网络和图表（2D和3D）的动态可视化库
Android工具
  • HelloCharts - 兼容安卓 API 8及以上版本的图表库
  • MPAndroidChart - 一款功能强大而又易于使用的图表库
C++工具
  • Visualization Toolkit (VTK) - 用于3D图形和图像处理和可视化的开源库
Go语言工具
  • Charts for Go - 基于 Go 的基础图表. 其能够对 ASCII、 SVG 和 图像进行渲染
  • svgo - 针对 SVG 的 Go 语言库
iOS工具
  • JBChartView - 同时支持线性和条形图的图表库
  • PNChart - 使用了 Piner 和 CoinsMan 的简单并且美丽的图表
  • ios-charts - MPAndroidChar 的 iOS 端口. 其可以使用非常简单的代码为两个平台创建图表
Python工具
  • bokeh - 用于 Python 的交互式网页绘图工具
  • ggplot - 与ggplot2 面向R语言的 API相同
  • glumpy - OpenGL 科学可视化库
  • matplotlib - 2D 绘图库
  • pygal - 一个动态 SVG 图表库
  • PyQtGraph - 交互式和实时的 2D/3D/图像 绘制以及科学/工程工具
  • seaborn - 一个能够制作极具吸引力的和展现翔实统计信息数据的图表库
  • toyplot - 目标为大型数据图表的小型 Python 数据图表绘制工具
  • Vincent - 面向 Vega 翻译器的 Python 工具
  • VisPy - 基于 OpenGL 的高效科学可视化工具
  • mpld3 - Matplotlib Graphics的 D3 渲染工具
R工具
  • ggplot2 - 一个基于图形语法的绘图系统
  • lattice - R语言格子图形
  • plotly - 交互式图表（向 ggplot2 的输出中添加了交互性）, 统计图和简单网络图
  • rbokeh - 针对 Bokeh 的R语言接口
  • rgl - 使用了 OpenGL 的3D 可视化
  • shiny - 用于创建交互式应用和可视化的框架
  • visNetwork - 交互式网络可视化
Ruby工具
  • Chartkick - 使用 Ruby 的单线创建图表的工具
其他工具
  • 不与特定平台或语言绑定的工具
  • Charted - 一个能够从任何数据文件中创建自动化，可分享的图表的工具
  • Gephi - 一个用于可视化和制作大型图表的开源平台
  • Lightning - 一个提供以API为基础的方式获取可再生，网络为基础的交互式可视化图表的数据可视化服务
  • RAW - 由 CSV 和 Excel 文件创建的网络可视化工具
  • Spark - 命令解释程序（shell）走势图. 其包含多种实现语言
  • Periscope - 直接由SQL查询语句创建图表
参考书籍
  • Design for Information 作者： Isabel Meirelles
  • The Best American Infographics 2014 作者： Gareth Cook
  • The Visual Display of Quantitative Information 作者： Edward Tufte
  • The Wall Street Journal Guide to Information Graphics 作者： Dona M. Wong
  • Visualization Analysis and Design 作者： Tamara Munzner
资源网站
  • FlowingData
  • Information is Beautiful
  • The Data Visualization Catalogue - 一个数据可视化工具的集合，优缺点兼具
  • Visual Complexity - 关于复杂网络可视化的网站



作者：头条号 / 云栖社区
链接：http://www.toutiao.com/i6285827737181487618/
来源：头条号（今日头条旗下创作平台）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

版权声明：
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
评论区 (3)
#插入话题
  1. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1942833, encodeId=581f1942833ec, content=<a href='/topic/show?id=5244385233f' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#可视化#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=31, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=38523, encryptionId=5244385233f, topicName=可视化)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=8f14236, createdName=经常头晕, createdTime=Mon Jun 20 15:37:00 CST 2016, time=2016-06-20, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=89350, encodeId=f177893503d, content=好好学习, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=107, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=7cde98330, createdName=milkshark, createdTime=Sat Jun 11 07:47:00 CST 2016, time=2016-06-11, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=89349, encodeId=8284893491a, content=的确这样, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=85, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=7cde98330, createdName=milkshark, createdTime=Sat Jun 11 07:46:00 CST 2016, time=2016-06-11, status=1, ipAttribution=)]
    2016-06-20 经常头晕

    #可视化#

    0

  2. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1942833, encodeId=581f1942833ec, content=<a href='/topic/show?id=5244385233f' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#可视化#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=31, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=38523, encryptionId=5244385233f, topicName=可视化)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=8f14236, createdName=经常头晕, createdTime=Mon Jun 20 15:37:00 CST 2016, time=2016-06-20, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=89350, encodeId=f177893503d, content=好好学习, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=107, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=7cde98330, createdName=milkshark, createdTime=Sat Jun 11 07:47:00 CST 2016, time=2016-06-11, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=89349, encodeId=8284893491a, content=的确这样, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=85, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=7cde98330, createdName=milkshark, createdTime=Sat Jun 11 07:46:00 CST 2016, time=2016-06-11, status=1, ipAttribution=)]
    2016-06-11 milkshark

    好好学习

    0

  3. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1942833, encodeId=581f1942833ec, content=<a href='/topic/show?id=5244385233f' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#可视化#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=31, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=38523, encryptionId=5244385233f, topicName=可视化)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=8f14236, createdName=经常头晕, createdTime=Mon Jun 20 15:37:00 CST 2016, time=2016-06-20, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=89350, encodeId=f177893503d, content=好好学习, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=107, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=7cde98330, createdName=milkshark, createdTime=Sat Jun 11 07:47:00 CST 2016, time=2016-06-11, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=89349, encodeId=8284893491a, content=的确这样, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=85, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=7cde98330, createdName=milkshark, createdTime=Sat Jun 11 07:46:00 CST 2016, time=2016-06-11, status=1, ipAttribution=)]
    2016-06-11 milkshark

    的确这样

    0

相关资讯

九招教你快速识别不真实数据？

MedSci评：这里说的数据，指的不是医学数据，但是医学数据同样如此，如何保证数据的真实性，不仅仅是数据不造假就够了，而是数据能代表“真实世界”。MedSci经常与临床医生打交道，每天都能接到大量医生的数据，现在越来越多发现很多数据是“不造假”（每个病例都是真实的），但数据“不真实”（不能代表真实世界人群的规律）。数据背后是研究设计，我们在研究设计中往往会出现各种各样的问题，例如随机对照研

CFDA将对16个药物临床试验数据现场核查，会延续7.22惨案吗？

继3月29日国家食药监总局公布《国家食品药品监督管理总局药物临床试验数据核查工作程序（暂行）》后，昨日（3月30日），国家食品药品审核查验中心紧接着发布《药物临床试验数据现场核查计划公告（第1号）》。 根据审核查验中心公告，国家食药监总局计划对富马酸贝达喹啉片等16个药物临床试验数据自查核查品种开展现场核查。公示期为 10 个工作日，即2016年3月30日至4月13日，公示期结束后，将按

CFDA正式印发药物临床试验数据核查工作程序（暂行）的通知

3月29日，CFDA正式印发了《国家食品药品监督管理总局药物临床试验数据核查工作程序（暂行）》，此前2月24日，CFDA曾发布《关于征求药物临床试验数据核查工作程序意见的通知》征求意见，相比较于意见稿，此次发布的《工作程序（暂行）》，出现了两点变化：第四点中“注册申请人在10日内没有提出撤回申请的视为接受现场核查，此后不再接受药品注册申请人的撤回申请，核查中心将派出检查组现场核查”改为了“药品注册

你是不也在愁没数据？来看看Open Data吧！

（一）政府数据 欧盟：http://publicdata.eu/ 英国政府：https://data.gov.uk/ 美国政府：http://www.data.gov/ 日本政府：http://www.data.go.j

CA：2015年中国癌症统计数据公布，去年新增429万癌症患者

中国医学科学院肿瘤医院、国家癌症中心赫捷院士、全国肿瘤登记中心主任陈万青教授等，在影响因子144.8的CA: A Cancer Journal for Clinicians杂志上发表了2015年中国癌症统计数据。 该研究分析结果提示，2015年中国预计有429.2万例新发肿瘤病例和281.4万例死亡病例。肺癌是发病率最高的肿瘤，也是癌症死因之首。胃癌、食管癌和肝癌是紧随其后的我国发病率和

Nature：发现大脑容错机制

在一项新的研究中，来自美国霍华德-休斯医学研究所的研究人员在小鼠大脑中发现一种容错机制。在针对小鼠的实验中，他们的发现及其影响有助于进一步理解大脑是如何工作的。相关研究结果于2016年4月14日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“Robust neuronal dynamics in premotor cortex during motor planning”。   针对这