可视化图是通过数据来生成的，因此要得到可视化图，首先需要获取数据。数据可以来源于各种渠道，比如数据库、数据集文件、网络接口等。在获取数据之后，就可以利用各种可视化工具将数据转化为图表展示出来。

下面是得到数据图的具体步骤：

1. 数据收集：数据可以来源于各种不同的地方，比如本地数据库、网络接口、数据集文件等。根据具体需求，确定需要哪些数据以及数据的来源。

2. 数据清洗：获得数据后，通常需要对数据进行清洗，以便进行进一步的处理和分析。数据清洗的过程包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。

3. 数据处理：根据需要，对数据进行进一步处理，比如数据转换、数据聚合等。可以利用数据处理工具或编程语言（如Python、R等）来进行数据处理操作。

4. 数据可视化：选择合适的可视化工具，比如Tableau、Power BI、Matplotlib、Plotly等，并根据数据的特点选取合适的图表类型，如折线图、柱状图、散点图等，将数据转化为图表展示出来。

5. 图表调整：对生成的图表进行调整和优化，包括设置标题、坐标轴标签、图例、颜色等，以使图表更加清晰、易于理解。

6. 分析和解释：最后，通过分析生成的图表，挖掘数据背后的信息和规律，并对图表进行解释，为后续决策和行动提供支持。

通过以上步骤，我们可以得到基于数据的可视化图，帮助我们更好地理解数据、发现数据间的关系，并向他人传达数据分析的结果。

可视化图是通过数据图而来的，数据图是指代表数据的图表或图形。为了得到数据图，首先需要收集相关数据，然后将数据整理、处理和分析，最后根据数据的特点选择合适的可视化图形来展示数据。

在获得数据后，首先需要对数据进行清洗和处理，包括去除数据中的错误值或异常值，处理缺失值，进行数据变换或归一化等操作，以保证数据的准确性和一致性。

接着，需要对数据进行分析，根据数据的特点选择适当的可视化图形来展示数据。常见的可视化图形包括柱状图、折线图、散点图、饼图、地图等。选择合适的图形可以更直观地展示数据的特点，例如柱状图适合展示不同类别之间的数量对比，折线图适合展示数据随时间变化的趋势，散点图适合展示两个变量之间的关系等。

在选择了合适的可视化图形后，可以利用各种数据可视化工具如Tableau、Power BI、matplotlib、ggplot2等来绘制数据图。这些工具提供了丰富的图形库和定制化选项，可以根据需求对图形进行美化和调整，以达到更好的展示效果。

绘制完数据图后，需要对图形进行解读和分析，解释图中展示的数据特征和趋势，为决策提供参考依据。通过数据图，可以帮助人们更直观、清晰地理解数据，从而更好地进行决策和分析。

如何从可视化图中获取数据

在数据分析和数据可视化工作中，通常会遇到从可视化图中获取数据的需求。这种需求可能来自于需要进一步分析、总结、报告数据，或者是需要将数据用于后续的建模和预测工作。无论是在Excel、Tableau、Python、R等工具上制作的可视化图，都可以通过一些方法来获取图表中的数据。

下面我们将分别介绍在Excel、Tableau、Python和R中如何从常见的可视化图中获取数据。

从Excel中获取数据

从散点图中获取数据

1. 右键点击散点图上的某个数据点，选择“添加数据标签”。
2. 数据标签会显示出每个数据点的具体数值。手动记录这些数值。

从折线图中获取数据

1. 将鼠标悬停在折线图上的某个数据点，会显示出具体的数值。
2. 手动记录每个数据点的数值。

从柱状图中获取数据

1. 在Excel中选中柱状图，点击“设计”选项卡中的“选择数据”，可以看到柱状图的数据范围。
2. 根据数据范围，在原始数据中找到对应的数值。

从饼图中获取数据

1. 右键点击饼图上的某个扇形，选择“添加数据标签”。
2. 数据标签会显示出每个扇形的具体数值。手动记录这些数值。

从Tableau中获取数据

从图表工作表中获取数据

1. 在Tableau中，将鼠标移动到图表中的数据点上，会显示出具体的数值。
2. 在表视图或数据视图中，选择包含数据的字段，可以查看详细的数据。

从仪表板中获取数据

1. 在Tableau仪表板中，右键点击图表，选择“查看数据”。
2. 在数据窗口中，将显示出图表中使用的详细数据。

从Python中获取数据

从Matplotlib图中获取数据

1. 使用Matplotlib库创建图表，并将其显示出来。
2. 使用鼠标在图表上选择数据点，可以看到具体的数值。
3. 使用代码将图表数据直接打印出来，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图表
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

从Seaborn图中获取数据

1. 使用Seaborn库创建图表，并将其显示出来。
2. 使用鼠标在图表上选择数据点，可以看到具体的数值。
3. 使用代码将图表数据直接导出为DataFrame，例如：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 创建图表
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.catplot(x='day', y='total_bill', data=tips, kind='bar')
plt.show()

# 导出数据
df = pd.DataFrame(tips)
print(df)

从R中获取数据

从ggplot2图中获取数据

1. 使用ggplot2库创建图表，并将其显示出来。
2. 使用鼠标在图表上选择数据点，可以看到具体的数值。
3. 使用代码将图表数据直接打印出来，例如：

library(ggplot2)

# 创建图表
ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy)) + 
  geom_point()
  
# 导出数据
print(mpg)

通过上述方法，我们可以从常见的Excel、Tableau、Python和R中的可视化图中获取数据，便于后续的分析和应用。