论文撰写可以用到的10个数据可视化工具

时间:2018-02-28 编辑整理:荣编辑 来源:早发表网

摘要:  大数据时代怎样高效的利用数据资源,需要掌握一些可视化工具,用来更好的撰写论文。

Google Chart API

Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

 

D3

D3Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

 

R

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件,但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB

 

Excel

Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。

 

Weka

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具,Weka不但是数据分析的强大工具,还能生成一些简单的图表。

 

Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码,然后编译成JavaProcessing可以在几乎所有平台上运行。

 

Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript库,用来开发移动友好地交互地图。

 

Openlayers

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭,但是对于特定的任务来说,Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

 

PolyMaps

PolyMaps是一个地图库,主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处,类似CSS样式表的选择器。

 

Charting Fonts

Charting Fonts是将符号字体与字体整合(把符号变成字体),创建出漂亮的矢量化图标。

 

 

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