如何实现用javascript把地图可视化？
对于 JS 开发人员来说，可视化数据的能力与制作交互式网页一样有价值。特别是两者经常同时出现。随着 JavaScript 在数据可视化领域的不断普及，市场上甚至还会出现能够为 Web 创建漂亮图表的新库。
对于可视化这里要考虑许多因素：
我想要什么样的图表？饼图，地理图，折线图, 条形图？
有些库只支持少数几种类型。首先要知道自己到底需要哪些。
数据集有多大？
基于 SVG 的库通常更适合中小型数据集，因为每个元素都是唯一的节点并存在于 DOM 树中。这也意味着它们允许被直接访问，从而具有更多的灵活性。虽然你可以借助一些数据聚合算法、智能内存管理和其他花哨的技巧使它们能够处理大型数据集，但是使用基于 Canvas 的大型数据集工具是更可靠的选择。Canvas 非常快。
该应用是用于Web端、移动端还是两者兼而有之？
有些库在响应性方面更好，而其他一些库有自己的 React Native 版本，如 Victory。
浏览器支持给定的库吗？
你使用哪种 JavaScript 框架？
确保你的数据库库能够顺利运行。如果你在用 React，那么使用特定于 React 的库可能比使用包装器更好。
你需要什么样的外观？
如果你需要一些高级动画，也应该考虑到这一点。
能够回答上面提到的问题，会很容易找到完美的开源解决方案。
1、D3.js
适用于：任何环境
GitHub：https://github.com/d3
2、Recharts
python可视化界面怎么做？
本文所演示的的可视化方法
散点图 （Scatterplot)
直方图 (Histogram）
小提琴图 （Violinplot)
特征两两对比图（Pairplot）
安德鲁斯曲线 (Andrews curves)
核密度图 (Kernel density estimation plot)
平行坐标图 （Parallel coordinates）
Radviz （力矩图？）
热力图 (Heatmap)
气泡图 (Bubbleplot)
这里主要使用Python一个流行的作图工具: Seaborn library，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？
因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型, 最好画图的格式叫做"Tidy Data" (Wickham H. Tidy data[J]. Journal of Statistical Software, 2014, 59(10): 1-23.) 其实很简单，Tidy Data格式就是：
每条观察（记录）自己占一行
观察（记录）的每个特征自己占一列
举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是Tidy Data（IRIS（IRIS数据集）_百度百科）：
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。