在数据驱动的时代，数据可视化是将复杂信息转化为易于理解的图形的关键。选择合适的常见的数据可视化库，能帮助企业和个人更有效地分析数据，发现趋势，并做出明智的决策。本文将对市面上流行的常见的数据可视化库进行盘点，助您找到最适合自身需求的工具。

一、Matplotlib

Matplotlib是Python中最基础也是最广泛使用的绘图库。它功能丰富，支持各种静态、动态、交互式可视化。用户可以使用Matplotlib创建折线图、散点图、柱状图、饼图等多种图表类型。虽然Matplotlib提供了高度的定制化选项，但其代码相对冗长，默认图表的美观度也相对一般。

二、Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib的高级可视化库，专注于统计图表。它提供了更简洁的API和更美观的默认样式，让数据关系分析变得更加直观。Seaborn擅长绘制分布图、关系图和分类图，但其定制性相较Matplotlib略低。

三、Plotly

Plotly是一个功能强大的交互式可视化库，支持Python、JavaScript等多种语言。它允许用户创建可缩放、可悬停的动态图表，非常适合构建交互式仪表盘和在线报告。Plotly的图表类型丰富，包括3D图表、地图等，可以满足各种复杂的可视化需求。

四、Bokeh

Bokeh是专为Web端交互式可视化设计的高性能库。它可以处理大规模数据集，并提供流畅的交互体验。Bokeh的语法与Plotly类似，但更侧重于Web应用的开发。如果您的项目需要在浏览器中展示大量数据，Bokeh将是一个不错的选择。

五、D3.js

D3.js是一个强大的JavaScript库，用于创建高度定制化的Web端可视化。它提供了丰富的API和灵活的控制，让开发者可以实现各种复杂的交互和动画效果。D3.js的学习曲线较陡峭，适合有一定编程基础的用户。D3.js官网：https://d3js.org/

六、ECharts

ECharts是百度推出的一个开源JavaScript可视化库，它提供了丰富的图表类型和美观的默认样式，特别适合国内Web项目。ECharts支持大数据环境下的高性能渲染，并提供了完善的文档和示例，方便开发者快速上手。

七、Highcharts与Chart.js

Highcharts和Chart.js是两个流行的Web前端图表库，它们易于使用、功能丰富，并支持响应式布局。Highcharts是一个商业库，提供更专业的技术支持；Chart.js则是一个开源库，拥有活跃的社区。这两个库都适合快速构建各种类型的图表。

八、九数云BI：企业级数据分析与可视化平台

九数云BI是一款SaaS BI产品，旨在为高成长型企业提供便捷的数据分析和可视化解决方案。它是一款零代码的在线数据分析工具，即使是没有编程经验的用户，也能通过拖拉拽的操作，快速创建交互式可视化数据图表和仪表板。相较于Python和Tableau等工具，九数云BI的学习曲线更为平缓，上手更快。

九数云BI的功能与优势

• 零代码操作： 九数云BI采用拖拉拽式操作，无需编写代码即可完成复杂的数据计算和可视化。
• 百万数据实时处理： 九数云BI可以轻松处理千万级别的数据，百万行数据也能实时分析，保证计算性能和仪表板性能。
• 多种数据源连接： 除了Excel和CSV文件，九数云BI还支持实时连接SQL数据库、简道云等SaaS数据表单、亚马逊等电商平台、百度统计等API接口。
• 强大的数据处理能力： 九数云BI提供数据去重、数据表合并、分类汇总、分类赋值、内嵌函数、行列转换等功能，方便用户进行数据清洗和转换。
• 响应式仪表板： 九数云BI提供仪表板和故事板两种数据可视化呈现方式，支持PC端和移动端设备，方便用户随时随地查看数据。

九数云BI凭借其易用性、强大的数据处理能力和丰富的功能，成为越来越多企业的选择。通过九数云BI，企业可以轻松构建人事仪表盘、财务仪表盘、市场仪表盘、销售仪表盘等，实现数据驱动的决策。

更多九数云BI的信息，可以访问九数云官网：https://www.jiushuyun.com/

总结

在选择常见的数据可视化库时，需要综合考虑项目需求、编程环境、技能水平和美观度要求。九数云BI为企业提供了一站式的数据分析和可视化解决方案。希望本文能帮助您找到最适合自己的常见数据可视化库，让数据可视化为您的业务带来更大的价值。