很抱歉，如果这个问题被认为是微不足道的，但我有点迷失：
为什么在使用d3进行数据可视化方面有如此多的讨论和努力？
在python中我们有matplotlib（MPL）。它可以做很多事情。特别是对于出版就绪的图形（PS，PDF）？
或者这些新举措的目标是仅仅尝试实现网络可视化和互动？
如何处理报告生成（例如编写可打印报告）的问题？
E.g。我有一个带有图形仪表板的网站。 我放大，检索数据等。如何将数字与数据表一起存储到报告中？ 恕我直言，很容易实现＆＃34; old＆＃34;基于MPL的方式。
提前感谢您对这个热门话题的澄清和提示。
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我想这个问题并没有真正客观的答案，所以这是我的观点。
目的：
在我的工作流程中，我将d3视为一种以两种方式使数据分析更“可用”的方法。首先，它在浏览器中工作，因此与平台无关，不需要特殊的软件。其次，可视化可以使非分析人员更容易理解数据集，特别是因为交互性的潜力，以及您可以创建一个漂亮的“友好”基于Web的界面。
我认为d3可能优于其他工具的第二个原因是它的灵活性。我对统计软件包的体验（诚然，我没有使用过Matlab）是，如果你想从头开始创建自定义可视化，那么很难这样做。
相反，d3让您可以直接了解矢量形状所处的精确位置，并提供直观，快速的方法来控制所有这些并将其链接到数据集。
但是，如果您想生成“标准”图表，那么其他工具可能更简单，更快捷。例如，我对Mathematica的体验是它提供了令人难以置信的交互功能，通常只需要在代码周围添加操作[]。但是，在某种程度上，这依赖于“预先打包”的图表。
报告：
d3不适合报道，但也不是那么糟糕。 .svg文件可以在Adobe Illustrator等矢量图形程序中打开，因此可以将以d3创建的图表导出为pdf或您选择的任何其他格式。