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—title: Obsidian的两种可视化对比，你喜欢哪种？
date: 2026-04-27 20:54:49
summary: title: Obsidian的两种可视化对比，你喜欢哪种。date: 2026-04-27 20:54:49 summary:
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Obsidian的可视化不像Notion，只要填写或者导入数据，就可以自动化的快速生成各种饼图、折线图，甚至进

Obsidian的可视化不像Notion，只要填写或者导入数据，就可以自动化的快速生成各种饼图、折线图，甚至进行多维度的过滤和分组透视。

虽然Obsidian无法自动化的直接达成可视化的效果，但是他同样有自己的优势，只要在记录笔记的时候，对于设定的属性有记录数据，就可以通过插件或者代码，非常快速方便的生成可视化的图表。

今天就来分享一下，Obsidian最简单方便，也是最常用的两种可视化的方法，进行对比，看你最喜欢哪一种可视化的表达方式。

方式1： Tracker插件

直接在插件市场里面，下载Tracker插件，然后在新建笔记的时候，建立属性如下：

1	`last_update: 2026-03-24`

1	`weight: 75.3`

每天记录数据之后，通过如下代码：

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1	`searchType: frontmatter``searchTarget: last_update,weight``xDataset: 0``folder: 文件路径``line:``title: Weight Log``yAxisLabel: Weight``yAxisUnit: kg``lineColor: blue`

searchType:查询方式（frontmatter属性）
searchTarget：查询目标字段（last_update，weight）
xDataset：x轴从0开始
folder：文件夹路径
line：折线图
title：标题
yAxisLabel：y轴标签
yAxisUnit：y轴单位
lineColor：折线颜色

图形渲染如下：

整体代码语法比较简单，只要记录，就可以随时自动生成图表。缺点：图形不够美观

方式2：dataview插件+charts插件

可能很多人觉得插件dataview主要是用来生成表格的，其实它还有很多拓展功能，通过dataviewjs的方式，结合charts插件，可以实现自动化加可视化图表生成。

同样是建立属性如下：

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1	`last_update: 2026-03-24``weight: 75.3`

每天记录数据之后，通过如下代码：

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-

`// 读取数据``let pages = dv.pages('"文件路径"')``.where(p => p.weight && p.last_update)``.sort(p => p.last_update);``// 转换数据``let labels = pages.map(p => p.last_update.toFormat("yyyy-MM-dd"));``let data = pages.map(p => p.weight);``// 生成 chart 代码块``let chartCode = ```\`\`\`chart``type: line``labels: [${labels.join(",")}]``series:``- title: Weight``data: [${data.join(",")}]``\`\`\````;``// 输出``dv.paragraph(chartCode);`

通过dataviewjs进行数据提取和转换，然后通过chart进行可视化实现，渲染如下：

以上图形比起Tracker图形明显会好看很多，但是缺点是代码语法相对复杂很多。虽然语法相对复杂，其实只要针对这个语法进行字段变更，就可以套用到所有的场景字段中，实现以上可视化。

未来有时间可以再进一步进行dashboard迭代优化，后续逐步建立一个更美观的监控面板。

总结

以上两种可视化的监控图表可视化方式，各有优越点：

Tracker:

优点：语法简单，学习成本低
缺点：图形可拓展性弱，不够美观Dataviewjs:
优点：美观，可拓展性强，可以进一步拓展成更美观的dashboard
缺点：语法理解相对更难一点，但是可以直接套用上述语法，更改字段即可

建议当你刚开始学习的时候，可以尝试先通过Tracker的方式来沉淀你的监控系统和指标，当你觉得美观不够，又有时间折腾的时候，不妨尝试dataviewjs+charts的方式进行优化，让自己的笔记图表更美观。

不知道大家的可视化是使用的哪种方式，或者是否还有别的更好的可视化方法，期待评论区分享你的选择！

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