1. Matplotlib：这是一个广泛运用的绘图库，支撑多种图表类型，包含线图、柱状图、散点图、饼图等。它还支撑交互式图表和动画。2. Seaborn：根据 Matplotlib 构建的高档绘图库，特别适用于计算图形。它供给了更多漂亮的图表款式和更高档的图表类型。3. Bokeh：用于创立交互式图表的库，支撑现代网络浏览器。它答运用户在图表上进行交互，例如缩放、平移和挑选。4. Plotly：一个强壮的绘图库，支撑多种图表类型和交互式图表。它还支撑 3D 图表和地图。5. Altair：一个声明式计算可视化库，它答运用户运用简略的 JSON 格局来界说图表。它易于运用，而且与 Pandas 集成杰出。6. ggplot：根据 R 言语中的 ggplot2 库的 Python 完成。它运用语法来创立图表，供给了灵敏的图表定制选项。7. PyQtGraph：一个专心于实时图表和图形的库，它运用 PyQt 工具包来创立图表。它特别适用于科学和工程运用。

这些库都有各自的优势和用处，您能够根据您的详细需求挑选适宜的绘图库。

Python绘图库：探究数据可视化的无限或许

跟着大数据年代的到来，数据可视化成为了数据剖析的重要环节。Python作为一种功用强壮的编程言语，具有丰厚的绘图库，能够协助咱们轻松完成数据可视化。本文将介绍几种常用的Python绘图库，协助读者了解它们的特色和运用场景。

一、Matplotlib：Python的柱石绘图库

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它供给了丰厚的绘图功用，包含二维图表、三维图表、散点图、条形图、饼图等。Matplotlib的装置十分简略，只需在指令行中输入以下指令即可：

pip install matplotlib

Matplotlib的运用也十分便利，以下是一个简略的示例，展现怎么运用Matplotlib制作一个折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

数据

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 11]

制作折线图

plt.plot(x, y)

plt.title('折线图示例')

plt.xlabel('X轴')

plt.ylabel('Y轴')

plt.show()

二、Seaborn：根据Matplotlib的高档绘图库

Seaborn是一个根据Matplotlib的高档绘图库，它供给了愈加丰厚的绘图功用，特别是针对计算图表。Seaborn能够协助咱们快速创立漂亮且信息丰厚的图表，十分合适数据剖析和陈述。以下是Seaborn的装置指令：

pip install seaborn

以下是一个运用Seaborn制作散点图的示例：

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

数据

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 3, 5, 7, 11]}

制作散点图

sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data)

plt.title('散点图示例')

plt.show()

三、Plotly：交互式图表的利器

Plotly是一个交互式图表库，它支撑多种编程言语，包含Python。Plotly能够创立丰厚的交互式图表，如地图、3D图表、时刻序列图等。以下是Plotly的装置指令：

pip install plotly

以下是一个运用Plotly制作交互式散点图的示例：

import plotly.express as px

数据

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 3, 5, 7, 11]}

制作交互式散点图

fig = px.scatter(data, x='x', y='y')

fig.show()

四、Bokeh：Web交互式图表的解决方案

Bokeh是一个Python库，用于创立交互式图表，并能够直接在Web浏览器中检查。Bokeh特别合适于数据可视化运用，如仪表板和陈述。以下是Bokeh的装置指令：

pip install bokeh

以下是一个运用Bokeh制作交互式折线图的示例：

from bokeh.plotting import figure, show

创立一个图形目标

p = figure(title=\

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