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近年来，探索数据变得越来越重要，而数据可视化也成为一种热门的数据分析手段。它能够借助图形有效的传达信息。但是数据往往具有数百个乃至数千个维度，想要清晰的传达出有效的信息，往往需要使用好用的工具才行。本文将为大家推荐五款好用的开源数据可视化工具，赶紧来一起看一看吧！
1、Facets：
Facets 是一款旨在帮助用户理解并分析各类机器学习数据集的开源可视化工具。Facets可以解决不可能以直观的方式了解整个数据集这个问题。Facets 包含两个部分，即Facets Overview 和 Facets Dive。允许用户从不同的粒度观看其数据的全景图。你可以使用 Facets Overview 可视化数据每一个特征，或者使用 Facets Dive 探索个别的数据观察集。
2、Embedding Projector：
简单来说，这是一款高维数据的开源可视化工具。用户可以在上面直接运行可视化其高维数据，而无需安装和运行 TensorFlow。Embedding Projector 提供了三种常用的数据维数降低方法，允许更容易地显示复杂数据：PCA、t-SNE 和定制线性投影。Embedding Projector可以帮助研究团体探索和改进他们的机器学习应用程序，以及使任何人能够更好地了解机器学习算法如何解释数据。
3、Geodetic Velocities Visualization：
比较特别的是，它一款研究地震周期的开源可视化工具。它是一种新的交互式数据可视化方法，通过相对于真实位置放大位置估计值，在地形图顶部绘制大地测量速度线。
4、TensorFlow Graph Visualizer：
这是一款 TensorFlow 计算图的高级视图的开源可视化工具。TensorFlow 计算图功能强大但复杂。图表可视化可以帮助用户理解和调试它们。TensorFlow 采用数据流图（Dataflow Graph）来表达机器学习算法的计算过程，用户可以定制不同的数据流图来构建自己的算法。总之，TensorFlow Graph Visualizer通过可视分析帮助用户在 TensorFlow 中进行算法分析与开发。
5、Charted：
Charted是一款免费的数据可视化工具，可让用户从CSV文件和Google电子表格创建线形图或条形图。收费带有集成组件，包括LineUp组件，UpSet组件，OnSet组件，Vega可视化和GeoJS地理空间可视化。该工具不存储数据或操作它。纯粹基于可视化，它具有基本功能来创建带有标签和备注的线条或堆积图表。
以上就是好用的开源数据可视化工具的全部推荐内容，大家觉得怎么样呢？如果觉得这些开源数据可视化工具还不错，就赶紧学着用起来吧！
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