AI驱动的数据可视化助手 — 基于大语言模型的智能图表生成工具，让数据可视化变得触手可及。无需编程基础，只需用自然语言描述您的数据和分析需求，即可自动生成专业的 Matplotlib 可视化图表。支持线图、散点图、条形图等7种图表类型，并具备交互式修改、思考模式、多平台 API 兼容等高级功能，是数据分析、报告生成、学术研究的得力助手。同时提供 CLI Skill，可集成到 OpenClaw、QwenPaw、Claude Code 等 AI 编程助手中使用。
DataVizAiAssistant 是一个创新的开源工具，结合人工智能技术与数据可视化功能，帮助用户轻松从自然语言描述生成专业的数据可视化图表。项目使用大语言模型（通过 OpenAI 或兼容接口）解析用户需求，自动生成 Matplotlib 可视化图表，并支持对数据和样式的二次修改。
项目采用前后端分离架构：
| 模块 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| frontend/ | React + Vite | Web 界面（中文，蓝白主题） |
| backend/ | FastAPI | HTTP API，提供作图 / 编辑数据 / 编辑样式 三个接口 |
| workflow/ | Python | 图表生成引擎（多阶段 LLM 流水线 + Matplotlib 渲染） |
| skills/ | Python | CLI Skill，可作为 AI 助手插件使用 |
在线演示：http://118.25.26.232:5173/
介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1tqYhzNEbx/
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从自然语言描述自动创建7种专业图表类型，支持线图、散点图、条形图等，自动处理数据提取、图表样式、坐标刻度和标签 |
图表实时预览功能，支持数据与样式的二次修改，无需重新生成即可迭代优化 |
支持OpenAI标准API，兼容DeepSeek、Ollama、LmStudio等替代平台，配置文件管理接口切换 |
|
强制思考模式（深度推理）与快速执行模式（简化流程）自由切换 |
React 前端 + FastAPI 后端 + 独立图表引擎，支持局域网访问与端口隔离 |
API密钥本地存储，数据不上传第三方服务器，保护用户隐私 |
| 类别 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | React 18 + Vite |
| 后端 | FastAPI + Uvicorn |
| 图表引擎 | Python + Matplotlib |
| AI SDK | OpenAI Python SDK |
适合在本机开发或快速体验。
- Python 3.10+
- Node.js 18+（前端）
git clone https://github.com/AlexisZ12/DataVizAiAssistant.git
cd DataVizAiAssistant在项目根目录创建 .env：
cp .env.example .env编辑 .env 填入你的 LLM 配置：
API_KEY=your-api-key-here
BASE_URL=https://api.openai.com/v1
MODEL=gpt-4o也可以不填
.env，在前端「高级设置」里临时输入 API Key / Base URL / 模型。
# Python 依赖（后端 + 图表引擎）
pip install -r backend/requirements.txt
# 前端依赖
cd frontend && npm install && cd ..uvicorn backend.app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000新开一个终端：
cd frontend
npm run dev浏览器打开 http://localhost:5173，输入需求描述即可生成图表。
适合把服务部署到局域网或公网服务器，供他人访问。
架构特点：前端对局域网开放，后端只监听本机回环地址。局域网用户通过前端访问服务，但无法直接调用后端 API 端口。
pip install -r backend/requirements.txt服务器默认没有中文字体，图表中的中文会显示为方框。安装后再启动后端：
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y fonts-wqy-zenhei
# CentOS/RHEL 8+ / Rocky / Alma
sudo dnf install -y google-noto-sans-cjk-fonts
# 清除 matplotlib 字体缓存，让它重新扫描（缓存路径因系统而异，动态获取）
rm -rf "$(python3 -c 'import matplotlib; print(matplotlib.get_cachedir())')"程序会自动探测系统中可用的中文字体（文泉驿 / Noto Sans CJK / SimHei / 宋体等），按候选顺序挑第一个可用的，找不到时打印警告提示。
cd DataVizAiAssistant && setsid nohup uvicorn backend.app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 > /tmp/dataviz_backend.log 2>&1 < /dev/null &cd DataVizAiAssistant/frontend && npm install && npm run build && setsid nohup npm run preview > /tmp/dataviz_frontend.log 2>&1 < /dev/null &
preview会把/api请求转发给本机127.0.0.1:8000的后端。代码更新后需重新npm run build。
# ufw（Ubuntu/Debian）
sudo ufw allow 5173/tcp
# firewalld（CentOS/RHEL）
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=5173/tcp && sudo firewall-cmd --reload云服务器（阿里云/腾讯云/AWS）还需在安全组里放行 5173。后端 8000 绑的是本机回环地址，无需也不应放行。
# 后端健康检查
curl http://127.0.0.1:8000/api/health # {"status":"ok"}
# 前端 + 代理
curl http://127.0.0.1:5173/api/health # {"status":"ok"}浏览器访问 http://服务器IP:5173。
tail -f /tmp/dataviz_backend.log # 后端日志
tail -f /tmp/dataviz_frontend.log # 前端日志
# 停止
pkill -f "uvicorn backend.app.main" 2>/dev/null
pkill -f "vite preview" 2>/dev/null
# 快速按端口停止（8000 后端 / 5173 前端）
kill -9 $(lsof -t -i:8000 -i:5173) 2>/dev/null
# Linux 也可用：fuser -k 8000/tcp 5173/tcp长期运行建议：用
systemd将前后端注册成服务，实现开机自启和崩溃自动拉起。
将图表生成能力作为命令行工具或 AI 编程助手 Skill 使用，无 Web UI 依赖，输出为 PNG 文件。
# 1. 安装 Python 依赖
pip install openai matplotlib numpy
# 2. 将技能安装到对应平台
# Claude Code
cp -r skills/dataviz-ai ~/.claude/skills/dataviz-ai
# OpenClaw
cp -r skills/dataviz-ai ~/.openclaw/skills/dataviz-ai
# QwenPaw
cp -r skills/dataviz-ai ~/.copaw/skill_pool/dataviz-ai安装完成后，在对应平台对话中直接调用 /dataviz-ai 即可使用。
方式一：安装为平台技能（推荐）
在对应平台对话中直接使用：
/dataviz-ai "画出2024年各月销售额趋势，1月100,2月200,3月150"
/dataviz-ai "画出上海和北京各季度GDP对比" -o ./chart.png
方式二：直接运行脚本（测试/调试用途）
# 进入脚本目录
cd skills/dataviz-ai/scripts
# 设置环境变量
export DATAVIZ_AI_API_KEY="sk-your-api-key"
export DATAVIZ_AI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
export DATAVIZ_AI_MODEL="gpt-4o"
# 生成图表
python dataviz_ai.py "画出2024年各月销售额趋势，1月100,2月200,3月150"
# 输出: /tmp/dataviz_xxxxx.png
# 指定输出路径
python dataviz_ai.py "画出上海和北京各季度GDP对比" -o ./chart.png| 参数 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|
description |
是 | 位置参数，自然语言描述要生成的图表 |
-o, --output |
否 | 输出图片路径，不指定则保存到临时目录 |
| 变量 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|
DATAVIZ_AI_API_KEY |
是 | LLM API 密钥 |
DATAVIZ_AI_BASE_URL |
是 | API 基础 URL |
DATAVIZ_AI_MODEL |
是 | 模型名称 |
详见 skills/README.md。
| 图表类型 | 适用场景 | 预览 |
|---|---|---|
| 线图 | 时间序列、趋势分析 |  |
| 散点图 | 相关性分析、分布模式 |  |
| 条形图 | 分类数据比较 |  |
| 茎叶图 | 点值分布 |  |
| 填充图 | 范围可视化 |  |
| 堆叠图 | 比例构成分析 |  |
| 阶梯图 | 离散数值变化 |  |
输入描述：
2025年，全球太阳能发电行业经历了快速增长。根据国际可再生能源署（IRENA）的报告，全球五大太阳能发电国的装机容量在过去一年内都有显著增长。以下是这些国家的新增装机容量和占全球市场的比例。
关键数据：
中国：新增装机容量 50 GW，占全球市场的 25%
美国：新增装机容量 30 GW，占全球市场的 15%
印度：新增装机容量 20 GW，占全球市场的 10%
德国：新增装机容量 12 GW，占全球市场的 6%
日本：新增装机容量 8 GW，占全球市场的 4%
生成结果：
输入描述：
From the 1st to the 7th of this month, the stock of TechGen Inc. (TGI) showed some fluctuations. On the 1st, the stock opened at $152.45 and closed at $158.72. The next day, it saw a slight dip, opening at $157.20 and finishing at $155.35. On the 3rd, it bounced back, opening at $156.10 and closing at $160.55. The 4th saw a more significant drop, starting at $159.00 and ending at $152.85. Afterward, the stock demonstrated a steady recovery with an opening price of $153.50 on the 5th, closing at $157.90. On the 6th, it slightly rose again, opening at $158.00 and closing at $161.25. Finally, on the 7th, TechGen Inc. saw its highest price of the week, opening at $162.00 and closing at $163.80, ending the week on a positive note.
生成结果：
- 需要有效的LLM API密钥（OpenAI或兼容服务）
- 使用"强制思考"模式，API将消耗更多tokens
- 图表质量取决于LLM对自然语言的理解准确性
- 大数据集建议预处理后再输入
| 渠道 | 链接 |
|---|---|
| 📂 GitHub | AlexisZ12/DataVizAiAssistant |
| 🎁 爱发电 | AlexisZ12 |
| 📧 邮箱 | 2242809239@qq.com |
| 💬 微信 | Alexis_12_Z |
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