数据可视化是一种将复杂数据转化为直观、易理解的图形或图像的技术，它帮助用户更有效地分析和解释数据。在探索数据可视化的过程中，选择合适的图表网站是非常重要的。以下是一些精选的图表网站推荐：
1. edx（coursera）
- 网址：https://www.edx.org/
- 特色：提供广泛的在线课程，包括计算机科学、数据分析等领域的课程。这些课程通常会包含关于数据可视化的部分，例如使用python进行数据可视化。
2. kaggle
- 网址：https://www.kaggle.com/
- 特色：是一个数据科学竞赛和社区平台，用户可以在这里找到很多与数据可视化相关的项目和教程。
3. datacamp
- 网址：https://www.datacamp.com/
- 特色：提供免费的数据科学课程，其中涉及数据可视化的基础知识和实践。
4. tensorflow
- 网址：https://www.tensorflow.org/tutorials/data_science/intermediate
- 特色：虽然主要是关于深度学习的教程，但其中也包含了数据预处理和可视化的基本步骤。
5. google colab
- 网址：https://colab.research.google.com/
- 特色：提供了一个交互式的google云端笔记本环境，可以实时查看和操作数据，非常适合初学者学习和实践。
6. d3js.org
- 网址：https://d3js.org/
- 特色：专注于d3.js库的使用，d3.js是用于创建数据驱动文档的javascript库，非常适用于制作复杂的交互式数据可视化。
7. plotly.io
- 网址：https://plotly.com/
- 特色：提供丰富的图表类型，包括散点图、柱状图、箱线图等，并支持自定义数据源和交互功能。
8. tableau public
- 网址：https://public.tableau.com/
- 特色：一个免费的数据可视化工具，允许用户上传数据并创建交互式报告。
9. seaborn
- 网址：https://seaborn.pydata.org/
- 特色：提供了一套美观且功能强大的可视化工具，包括各种统计图形和地图。
10. matplotlib
- 网址：https://matplotlib.org/
- 特色：python中最常用的绘图库，具有强大的绘图能力，适合进行高级数据可视化。
11. r graphs
- 网址：https://rgraphs.github.io/
- 特色：为r语言用户提供了一组强大的图形库，包括交互式图表和数据可视化。
12. vizualize.net
- 网址：https://vizualize.net/
- 特色：提供各种图表模板和设计元素，可以帮助用户快速创建专业级别的数据可视化。
总之，在使用这些资源时，请注意版权和许可要求，确保你使用的图表是合法可用的。此外，随着技术的发展，新的图表工具和平台不断涌现，建议保持关注最新的信息和技术动态。
