数据分析可视化图表开源工程

数据分析可视化图表的开源工程有很多，其中一些是专门为数据科学家和分析师设计的。以下是一些常见的开源项目：

1. Tableau Public：Tableau是一个强大的数据可视化工具，它提供了一个免费的公共版本，任何人都可以下载并使用。Tableau Public允许用户创建、共享和协作数据可视化，同时提供了丰富的数据源和图表类型。

2. Google Data Studio：Google Data Studio是一个基于云的数据可视化平台，它提供了丰富的图表类型和数据源，可以帮助用户轻松地创建各种类型的数据可视化。

3. Plotly：Plotly是一个用于创建交互式数据可视化的开源库，它提供了丰富的图表类型和自定义选项，可以帮助用户创建各种复杂的数据可视化。

4. D3.js：D3.js是一个用于创建数据驱动的文档的JavaScript库，它提供了丰富的图表类型和自定义选项，可以帮助用户创建各种类型的数据可视化。

5. Highcharts：Highcharts是一个流行的数据可视化库，它提供了丰富的图表类型和自定义选项，可以帮助用户创建各种类型的数据可视化。

6. Bokeh：Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库，它提供了丰富的图表类型和自定义选项，可以帮助用户创建各种复杂的数据可视化。

7. Matplotlib：Matplotlib是一个用于创建静态数据可视化的Python库，它提供了丰富的图表类型和自定义选项，可以帮助用户创建各种类型的数据可视化。

8. Seaborn：Seaborn是一个用于创建统计图形的Python库，它提供了丰富的图表类型和自定义选项，可以帮助用户创建各种类型的数据可视化。

9. Plotly Jupyter Notebook：Plotly Jupyter Notebook是一个基于Jupyter Notebook的数据可视化工具，它提供了丰富的图表类型和自定义选项，可以帮助用户创建各种类型的数据可视化。

10. Plotly inline：Plotly inline是一个在线数据可视化工具，它允许用户在浏览器中直接创建和分享数据可视化。

这些开源项目都提供了丰富的图表类型和自定义选项，可以帮助用户创建各种类型的数据可视化。然而，需要注意的是，并非所有项目都适用于所有类型的数据和分析任务。因此，在选择适合自己需求的项目时，需要根据自己的具体需求进行评估和选择。