🎨 ТОП-7 библиотек визуализации данных в 2024 году: обзор и сравнение

Подробный обзор 7 популярных библиотек для визуализации данных. Сравниваем функциональность, производительность и удобство использования Latitude, D3.js, Chart.js, Apache ECharts, Nivo, Plotly и Victory.

Latitude

Latitude – удобный инструмент для создания графиков и визуализации данных: он помогает легко превращать SQL-запросы в API, который возвращает данные в нужном формате. Для использования в React-приложениях Latitude располагает специальной библиотекой @latitude-data/react. В ней уже есть готовые компоненты для создания разных типов графиков и диаграмм – столбчатых, круговых, точечных и т.п. Эти компоненты очень гибкие – можно менять цвета, шрифты, добавлять новые стили. Также есть возможность полностью изменять тему компонентов. Компоненты могут либо автоматически выполнять SQL-запросы через Latitude API и строить график из этих данных, либо вы можете передавать им данные самостоятельно из другого источника.

D3.js

D3.js – низкоуровневая библиотека для создания интерактивных графиков и визуализаций данных. Она предоставляет максимальную гибкость и возможности для кастомизации: если вам нужны очень специфические графики, возможно, D3.js будет единственным вариантом:

• Дает низкоуровневый доступ к SVG, HTML и CSS, позволяя полностью контролировать визуальные элементы.
• Состоит из множества независимых модулей, которые можно использовать по отдельности или вместе.
• Предлагает отличную поддержку плавных и сложных анимаций при обновлении данных.

Единственный минус – библиотека довольно сложна в изучении.

Chart.js

Chart.js – гибкая, понятная и легковесная библиотека для создания графиков и диаграмм. Известна тем, что использует Canvas для отрисовки, в отличие от многих других библиотек, которые рендерят данные исключительно в SVG. Главные преимущества:

• Производительность. Может принимать внутреннюю структуру данных, которая уменьшает необходимость в парсинге и нормализации, повышая производительность. Также можно настроить децимацию данных для уменьшения размера датасета перед рендерингом, что ускоряет работу. Использование Canvas снижает нагрузку на DOM-дерево, уменьшая размер кода Chart.js в бандле и ускоряя загрузку.
• Простота. По сравнению с большинством библиотек, Chart.js имеет прямолинейный подход – все работает на Canvas. Вам не нужны сложные настройки, достаточно использовать встроенные опции кастомизации стилей, тем и т.д.
• Отзывчивые графики. По умолчанию Chart.js создает отзывчивые, адаптивные графики. Они автоматически подстраиваются под размеры экрана, обеспечивая хорошую визуализацию данных на всех устройствах.

Apache ECharts

Apache ECharts – библиотека для создания интерактивных визуализаций. Использует ZRender для рендеринга графики. ECharts более сложная по сравнению с другими библиотеками, она рендерит только динамические данные и имеет разные способы их отображения. Главные преимущества:

• Широкий спектр типов графиков. ECharts поддерживает огромное количество типов графиков, больше, чем любые другие библиотеки. В их число входят диаграммы рассеяния, радарные графики, ящичковые диаграммы, тепловые карты, параллельные координаты, диаграммы Санкея и т.д.
• Интерактивность. Есть встроенная поддержка всплывающих подсказок, масштабирования, панорамирования, выделения данных и других интерактивных элементов. Пользователи могут взаимодействовать с визуализациями для более глубокого анализа данных.
• Производительность. ECharts эффективно справляется с большими объемами данных. Она использует Canvas и WebGL для рендеринга, что работает быстрее, чем традиционный SVG для сложных визуализаций и больших наборов данных.

Nivo

Nivo – высокоуровневая библиотека, специально созданная для работы с React. Она построена поверх D3, предоставляет широкий спектр типов графиков и встроенных тем. Обеспечивает интерактивность и адаптивный дизайн. Основные плюсы:

• Простота использования. Предоставляет высокий уровень абстракции, облегчая создание сложных графиков без глубоких знаний SVG или манипуляций с DOM.
• Интеграция с React. Использует компонентную архитектуру React для простой интеграции и повторного использования.
• Встроенная поддержка тем и адаптивного дизайна упрощают создание графиков, которые хорошо выглядят на разных устройствах и соответствуют дизайну приложения.
• Расширяемость. Есть возможность создавать собственные графики из предоставляемых компонентов.

Plotly

Plotly – библиотека для визуализации данных, которая поддерживает широкий спектр типов графиков и интерактивных возможностей. Она доступна для использования в нескольких языках программирования, включая Python, R и JavaScript. Главные преимущества:

• Сложные типы графиков. Plotly абстрагирует типы статистических и научных графиков, которые есть в пакетах matplotlib, ggplot2 или MATLAB.
• Переносимость. Графики Plotly описываются декларативно как JSON-объекты. Каждый аспект графика (цвета, сетки, легенда и т.д.), имеет соответствующий набор JSON-атрибутов. Это позволяет Plotly использовать одну и ту же конфигурацию для всех реализаций на разных языках.
• Производительность. Библиотека в основном использует SVG, но также может использовать WebGL для рендеринга высокопроизводительных визуализаций.

Victory

Victory – модульная библиотека для создания графиков и визуализации данных в приложениях на React и React Native. Предоставляет простой и элегантный API для создания широкого спектра визуализаций данных. Особенности Victory:

• Единый API для React и React Native обеспечивает бесшовную интеграцию в веб- и мобильные приложения.
• Простота использования. Декларативный компонентный API делает добавление визуализаций в React-приложения очень простой задачей, особенно по сравнению с императивным подходом D3.
• Интерактивность – встроенные всплывающие подсказки, поддержка событий и сложные анимации делают визуализации более живыми.
• Модульность – можно подключать только необходимые компоненты, сокращая размер финального бандла.
• Настраиваемость – все компоненты Victory легко настраиваются и расширяются с помощью свойств компонентов и возможности переопределения стилей.

Есть ли библиотека для визуализации данных, которую вы считаете недооцененной и хотели бы добавить в этот список?