数值数据可视化是一种将数值数据通过图形、图表等形式展示出来的技术，它有助于用户更好地理解、分析并解释数据。下面列举了一些常用的数值数据可视化图示：
1. 柱状图（bar chart）：柱状图是一种常见的表示分类数据的图形，它可以清晰地显示各个类别之间的大小关系。柱状图可以分为单柱状图和堆叠柱状图两种。
2. 折线图（line chart）：折线图用于显示随时间或其他连续变量变化的数据趋势。它通常包括x轴（横轴）和y轴（纵轴），以及两条或多条线条表示不同数据点的趋势。
3. 饼图（pie chart）：饼图用于表示一个整体被分割成几个部分的情况，每个部分的大小代表该部分在总数中的比例。饼图可以直观地显示各部分的相对大小。
4. 散点图（scatter plot）：散点图用于显示两个变量之间的关系，每个点代表一个观测值。点的位置和大小可以反映变量之间的相关性，如线性关系、非线性关系等。
5. 箱线图（box plot）：箱线图用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四分位数及异常值。它可以帮助识别数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
6. 直方图（histogram）：直方图是一种表示连续型数据分布的图形，它通常包含多个柱子，每个柱子表示数据的一个子集。直方图可以显示出数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
7. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
8. 雷达图（radar chart）：雷达图用于比较多个变量的表现，每个变量由三个部分组成：值、效率和效果。雷达图可以同时显示多个变量，并帮助用户了解它们之间的重要性和影响力。
9. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
10. 气泡图（bubble chart）：气泡图用于显示多个变量之间的关系，每个气泡代表一个观测值，其大小和位置取决于该值与某个基准值的距离。气泡图可以直观地显示变量之间的相关性。
11. 地理信息系统（gis）地图：gis地图是一种基于地理位置的数据可视化方法，它可以将地理信息与数字数据结合起来，用于展示和分析各种现象的空间分布、关联性和动态变化。gis地图广泛应用于城市规划、环境监测、资源管理等领域。
12. 网络图（network diagram）：网络图是一种用于表示复杂系统或组织中各元素之间相互关系的图形化工具。它通过节点和边来表示元素之间的关系，例如，供应链中的供应商、制造商、分销商等。网络图可以帮助理解系统中的相互依赖性和优化路径。
13. 雷达图（radar chart）：雷达图是一种用于比较多个变量表现的图形化方法，每个变量由三个部分组成：值、效率和效果。雷达图可以同时显示多个变量，并帮助用户了解它们之间的重要性和影响力。
14. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
15. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
16. 箱线图（box plot）：箱线图用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四分位数及异常值。它可以帮助识别数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
17. 直方图（histogram）：直方图是一种表示连续型数据分布的图形，它通常包含多个柱子，每个柱子表示数据的一个子集。直方图可以显示出数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
18. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
19. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
20. 气泡图（bubble chart）：气泡图用于显示多个变量之间的关系，每个气泡代表一个观测值，其大小和位置取决于该值与某个基准值的距离。气泡图可以直观地显示变量之间的相关性。
21. 地理信息系统（gis）地图：gis地图是一种基于地理位置的数据可视化方法，它可以将地理信息与数字数据结合起来，用于展示和分析各种现象的空间分布、关联性和动态变化。gis地图广泛应用于城市规划、环境监测、资源管理等领域。
22. 网络图（network diagram）：网络图是一种用于表示复杂系统或组织中各元素之间相互关系的图形化工具。它通过节点和边来表示元素之间的关系，例如，供应链中的供应商、制造商、分销商等。网络图可以帮助理解系统中的相互依赖性和优化路径。
23. 雷达图（radar chart）：雷达图是一种用于比较多个变量表现的图形化方法，每个变量由三个部分组成：值、效率和效果。雷达图可以同时显示多个变量，并帮助用户了解它们之间的重要性和影响力。
24. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
25. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
26. 箱线图（box plot）：箱线图用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四分位数及异常值。它可以帮助识别数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
27. 直方图（histogram）：直方图是一种表示连续型数据分布的图形，它通常包含多个柱子，每个柱子表示数据的一个子集。直方图可以显示出数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
28. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
29. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
30. 气泡图（bubble chart）：气泡图用于显示多个变量之间的关系，每个气泡代表一个观测值，其大小和位置取决于该值与某个基准值的距离。气泡图可以直观地显示变量之间的相关性。
31. 地理信息系统（gis）地图：gis地图是一种基于地理位置的数据可视化方法，它可以将地理信息与数字数据结合起来，用于展示和分析各种现象的空间分布、关联性和动态变化。gis地图广泛应用于城市规划、环境监测、资源管理等领域。
32. 网络图（network diagram）：网络图是一种用于表示复杂系统或组织中各元素之间相互关系的图形化工具。它通过节点和边来表示元素之间的关系，例如，供应链中的供应商、制造商、分销商等。网络图可以帮助理解系统中的相互依赖性和优化路径。
33. 雷达图（radar chart）：雷达图是一种用于比较多个变量表现的图形化方法，每个变量由三个部分组成：值、效率和效果。雷达图可以同时显示多个变量，并帮助用户了解它们之间的重要性和影响力。
34. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
35. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
36. 箱线图（box plot）：箱线图用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四分位数及异常值。它可以帮助识别数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
37. 直方图（histogram）：直方图是一种表示连续型数据分布的图形，它通常包含多个柱子，每个柱子代表数据的一个子集。直方图可以显示出数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
38. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
39. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
40. 气泡图（bubble chart）：气泡图用于显示多个变量之间的关系，每个气泡代表一个观测值，其大小和位置取决于该值与某个基准值的距离。气泡图可以直观地显示变量之间的相关性。
41. 地理信息系统（gis）地图：gis地图是一种基于地理位置的数据可视化方法，它可以将地理信息与数字数据结合起来，用于展示和分析各种现象的空间分布、关联性和动态变化。gis地图广泛应用于城市规划、环境监测、资源管理等领域。
42. 网络图（network diagram）：网络图是一种用于表示复杂系统或组织中各元素之间相互关系的图形化工具。它通过节点和边来表示元素之间的关系，例如，供应链中的供应商、制造商、分销商等。网络图可以帮助理解系统中的相互依赖性和优化路径。
43. 雷达图（radar chart）：雷达图是一种用于比较多个变量表现的图形化方法，每个变量由三个部分组成：值、效率和效果。雷达图可以同时显示多个变量，并帮助用户了解它们之间的重要性和影响力。
44. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
45. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
46. 箱线图（box plot）：箱线图用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四分位数及异常值。它可以帮助识别数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
47. 直方图（histogram）：直方图是一种表示连续型数据分布的图形，它通常包含多个柱子，每个柱子代表数据的一个子集。直方图可以显示出数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
48. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
49. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
50. 气泡图（bubble chart）：气泡图用于显示多个变量之间的关系，每个气泡代表一个观测值，其大小和位置取决于该值与某个基准值的距离。气泡图可以直观地显示变量之间的相关性。
51. 地理信息系统（gis）地图：gis地图是一种基于地理位置的数据可视化方法，它可以将地理信息与数字数据结合起来，用于展示和分析各种现象的空间分布、关联性和动态变化。gis地图广泛应用于城市规划、环境监测、资源管理等领域。
52. 网络图（network diagram）：网络图是一种用于表示复杂系统或组织中各元素之间相互关系的图形化工具。它通过节点和边来表示元素之间的关系，例如，供应链中的供应商、制造商、分销商等。网络图可以帮助理解系统中的相互依赖性和优化路径。
53. 雷达图（radar chart）：雷达图是一种用于比较多个变量表现的图形化方法，每个变量由三个部分组成：值、效率和效果。雷达图可以同时显示多个变量，并帮助用户了解它们之间的重要性和影响力。
54. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
55. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
56. 箱线图（box plot）：箱线图用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四分位数及异常值。它可以帮助识别数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
57. 直方图（histogram）：直方图是一种表示连续型数据分布的图形，它通常包含多个柱子，每个柱子代表数据的一个子集。直方图可以显示出数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
58. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
59. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
60. 气泡图（bubble chart）：气泡图用于显示多个变量之间的关系，每个气泡代表一个观测值，其大小和位置取决于该值与某个基准值的距离。气泡图可以直观地显示变量之间的相关性。
61. 地理信息系统（gis）地图：gis地图是一种基于地理位置的数据可视化方法，它可以将地理信息与数字数据结合起来，用于展示和分析各种现象的空间分布、关联性和动态变化。gis地图广泛应用于城市规划、环境监测、资源管理等领域。
62. 网络图（network diagram）：网络图是一种用于表示复杂系统或组织中各元素之间相互关系的图形化工具。它通过节点和边来表示元素之间的关系，例如，供应链中的供应商、制造商、分销商等。网络图可以帮助理解系统中的相互依赖性和优化路径。
63. 雷达图（radar chart）：雷达图是一种用于比较多个变量表现的图形化方法，每个变量由三个部分组成：值、效率和效果。雷达图可以同时显示多个变量，并帮助用户了解它们之间的重要性和影响力。
64. 热力图（heatmap）：热力图是一种二维表格，其中每一行对应一个变量，每一列对应一个观测值。颜色深浅表示数值的强度，通常用于比较不同变量之间的关系。
65. 树形图（tree map）：树形图是一种层次化的数据可视化方法，它将数据按照层级结构进行展示，每个节点代表一个类别，分支表示该类别下的不同值。树形图常用于展示层次结构和分类数据。
66. 箱线图（box plot）：箱线图用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四分位数及异常值。它可以帮助识别数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
67. 直方图（histogram）：直方图是一种表示连续型数据分布的图形，它通常包含多个柱子，每个柱子代表数据的一个子集。直方图可以显示出数据的集中趋势、离散程度以及异常值。
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