有哪些值得推荐的数据可视化工具

这篇博客主要总结了知乎有哪些值得推荐的数据可视化工具？文兄的答案，在此基础上，也加上了自己平时的总结。

plotly

R ggplot2

无需编程语言的工具:Tableau，Raw，Infogram，ChartBlocks，Visualize Free，Visual.ly，iCharts

基于JavaScript实现的工具：Chart.js，D3.js，FusionCharts，JavaScript InfoVis Toolkit， jQuery Visualize，ZingChart，Flot，Gephi，echart

基于其他语言的工具：php-jpGraph，java-Processing，Python-NodeBox，R，Weka

地图数据可视化工具：CartoDB，InstantAtlas，Polymaps，OpenLayers，Kartograph，Exhibit，Modest Maps，Leaflet，mapv

金融（股票）数据可视化工具：Dygraphs，Highcharts

时间轴数据可视化工具：Timeline，Dipity

函数与公式数据可视化工具：WolframAlpha，Tangle

其他：Better World Flux，Google Charts，Crossfilter，Datavisual，Infogra.am，PiktoChart，Easel.ly，Visme，Canva

下面两张图是美数课的答案

12个不同的软件

12种编程/图表库

There Are No Perfect Tools, Just Good Tools for People with Certain Goals.

没有十全十美的工具，但是如果确立（可视化）目标，就能找到合适的工具去实现。

看了这么多，总结不过来。但是基本上囊括了常见的可视化工具。毕竟不同行业的可视化要求不一样，没有办法全部总结完，也有没有意义。

补充

由于Python在数据挖掘中广泛应用，这里总结一下Python的可视化库，这里是Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库？的总结：

Seaborn，偏统计作图，入门简单；但绘图方式有限，不够灵活

ggplot，不如R的ggplot

Bokeh，交互式绘图，但语法晦涩

pygal

Plotly

Geoplotlib

Gleam

missingno

Leather