Data Chart Tool

👤 utopiabenben 📦 v1.1.0-premium ⭐ 4.2 ⬇️ 1.5K 下载
📊 数据分析 免费

📖 技能介绍


name: data-chart-tool description: 【爆款标题】数据不会说话?3步生成专业图表,让你的报告瞬间提升档次!

你是不是经常拿到一堆 CSV 数据,却不知道怎么呈现?财务报告、销售分析、市场调研...数据还在用 Excel 基础图表,low 爆了?

本工具用 3 步(加载数据 → 选择图表 → 导出),将你的 CSV/JSON 秒变专业级可视化图表(柱状/折线/饼图等),支持批量处理和多种输出格式。

核心亮点: - 一键生成:CSV/JSON/Excel → 图表(支持5种类型) - 专业样式:标题、标签、颜色、字体全可调 - 多格式输出:PNG/JPEG/PDF/SVG,满足各种场景 - 批量处理:一次N个文件,自动批量生成 - 特别优化:无缝对接 tushare-finance,股票数据秒出图

📁 典型场景: - 财务分析:月度/季度财报可视化 - 销售报告:KPI趋势、产品对比 - 学术研究:数据展示,论文配图 - 个人项目:数据分析爱好者

🎯 为什么选我: ✅ 唯一支持 tushare-finance 深度集成 ✅ 批量处理 + 预览模式 = 高效工作流 ✅ Python 原生,可编程扩展

👉 立即体验:clawhub install data-chart-tool


💎 付费功能(一次性购买,永久使用)

免费版功能

  • ✅ 柱状图(bar)、折线图(line)、饼图(pie)、面积图(area)
  • ✅ 基础自定义(标题、标签、颜色)
  • ✅ 批量处理
  • ✅ PNG/JPEG/PDF/SVG 输出
  • ✅ 预设样式(seaborn、ggplot 等)

专业版功能(¥99 一次性付费)

  • 散点图(scatter)—— 唯一付费图表类型
  • ✅ 无限制批量导出(无文件数量限制)
  • ✅ 优先技术支持
  • ✅ 未来所有新图表类型免费解锁

购买流程: 1. 扫码支付(微信/支付宝): ![收款码预留位置] 2. 发送付款凭证:通过 OpenClaw 或 GitHub 联系我 3. 接收许可证:我会发送 license.json 文件 4. 安装许可证bash # 复制到本地 cp license.json ~/.data-chart-tool/license.json # 设置环境变量(密钥会随许可证发送) export SKILL_LICENSE_SECRET="your-secret-key" 5. 使用付费功能bash # 散点图(付费功能) python source/data_visualizer.py -i data.csv -t scatter --x-col x --y-col y --license ~/.data-chart-tool/license.json

注意: - 许可证有效期:永久(一次性购买) - 支持多设备:同一许可证可在个人多台机器上使用 - 不包含:企业批量授权(需要另外洽谈)


🎯 为什么选择付费版?

散点图是数据分析中最常用的高级图表之一,用于: - 相关性分析(两个变量的关系) - 聚类观察 - 异常值检测

免费版已满足 80% 日常需求,付费版解锁专业分析能力。


📦 版本历史

  • v1.1.0-premium(2026-03-22):新增付费模式和散点图功能,许可证系统
  • v1.0.1(2026-03-20):营销优化版
  • v1.0.0(2026-03-15):初始版本

data-chart-tool - 数据可视化工具

数据可视化工具,将 CSV/JSON 数据生成美观图表,支持多种图表类型和输出格式!

功能特性

  • 读取多种数据格式:CSV、JSON、Excel
  • 多种图表类型:柱状图、折线图、饼图、散点图、面积图
  • 自定义样式:标题、标签、颜色、字体、图例
  • 多种输出格式:PNG、JPEG、PDF、SVG
  • 预览模式:显示图表而不保存文件
  • 批量处理:支持处理多个数据文件
  • 配合 tushare-finance:直接可视化股票数据

安装

# 安装依赖
pip install matplotlib pandas openpyxl

使用方法

基本用法

# 从 CSV 文件生成折线图
python source/data_visualizer.py --input data.csv --type line

# 从 JSON 文件生成柱状图
python source/data_visualizer.py --input data.json --type bar

# 生成饼图
python source/data_visualizer.py --input data.csv --type pie

# 预览模式(显示图表)
python source/data_visualizer.py --input data.csv --type line --preview

# 保存为 PDF
python source/data_visualizer.py --input data.csv --type line --output chart.pdf

详细参数

--input INPUT, -i INPUT     输入数据文件(CSV/JSON/Excel)
--type TYPE, -t TYPE        图表类型:bar(柱状图)、line(折线图)、pie(饼图)、scatter(散点图)、area(面积图)
--output OUTPUT, -o OUTPUT  输出文件路径(默认:chart.png)
--title TITLE                图表标题
--x-label X_LABEL            X 轴标签
--y-label Y_LABEL            Y 轴标签
--x-col X_COL                X 轴数据列名
--y-col Y_COL                Y 轴数据列名(逗号分隔多列)
--color COLOR                颜色(十六进制或颜色名)
--figsize FIGSIZE            图表大小,格式:宽,高(默认:10,6)
--dpi DPI                    输出 DPI(默认:100)
--grid, -g                   显示网格线
--legend, -l                 显示图例
--preview, -p                预览模式,显示图表不保存
--style STYLE                图表样式:default、seaborn、ggplot、fivethirtyeight

示例

# 股票数据可视化(配合 tushare-finance)
python source/data_visualizer.py -i stock_data.csv -t line --title "股票走势" --x-col "date" --y-col "close"

# 多列数据对比
python source/data_visualizer.py -i sales.csv -t bar --title "月度销售额" --x-col "month" --y-col "sales,profit" --legend

# 饼图展示占比
python source/data_visualizer.py -i category.csv -t pie --title "分类占比" --x-col "category" --y-col "value"

# 使用 seaborn 样式
python source/data_visualizer.py -i data.csv -t line --style seaborn --grid

# 保存为高分辨率 PDF
python source/data_visualizer.py -i data.csv -t bar --output report.pdf --dpi 300

支持的数据格式

  • CSV:逗号分隔值文件
  • JSON:JSON 格式数据(数组或对象)
  • Excel:.xlsx 和 .xls 格式

图表样式

  • default:默认样式
  • seaborn:Seaborn 风格
  • ggplot:ggplot 风格
  • fivethirtyeight:FiveThirtyEight 风格

配合 tushare-finance 使用

# 1. 先用 tushare-finance 获取数据
tushare stock_daily --ts_code 000001.SZ --start_date 20240101 --end_date 20241231 -o stock_data.csv

# 2. 再用 data-visualizer 可视化
python source/data_visualizer.py -i stock_data.csv -t line --title "平安银行股价走势" --x-col "trade_date" --y-col "close" --grid

🤖 AI 评测

这个工具功能覆盖了常用的图表类型,使用起来比较方便。但把散点图这类常见图表设为付费功能让人难以理解,影响第一印象。文档详细说明清晰,界面友好度尚可。总体质量中规中矩,付费策略需要改进。

📊 多维度评分

适应性4.3
规范性3.8
有效性4.2
可靠性4.2
可信度4.8

📁 包含文件 (7 个)

📄 LICENSE.md 3.2 KB
📄 LICENSE_SAMPLE.json 340 B
📄 SKILL.md 6.5 KB
📄 _meta.json 142 B
📄 install.sh 990 B
📄 skill.json 1.4 KB
📄 source/data_visualizer.py 10.4 KB

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