在数据可视化开发中，选择合适的图表库至关重要。以下是主流图表库的对比分析，帮助你快速决策：
常见图表库对比 📋
| 图表库 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| ECharts | 丰富的图表类型、交互功能强大 | 学习曲线较陡 | 复杂数据展示、企业级应用 |
| Chart.js | 简单易用、轻量级 | 功能相对基础 | 简单图表需求、前端项目 |
| D3.js | 高度灵活、底层控制强 | 开发成本高 | 自定义可视化、数据驱动设计 |
| Matplotlib | 专业的静态图表生成 | 动态交互能力弱 | 科研数据分析、报告制作 |
| Plotly | 支持交互式图表、跨平台 | 资源占用较高 | 教育演示、实时数据监控 |
📌 提示：如需深入了解数据可视化基础，请访问/数据可视化基础
如何选择？🤔
- 项目复杂度：若需复杂交互，优先选 ECharts 或 Plotly
- 开发效率：简单需求可使用 Chart.js 或 Matplotlib
- 性能要求：轻量级场景推荐 Chart.js
- 跨平台需求：Plotly 支持 Web、Python、R 等多语言环境
扩展阅读 📚
- 数据可视化基础：从零开始掌握核心概念
- ECharts 官方文档：深入探索高级功能
- Chart.js 案例库：实战示例参考