1 Matplotlib：是Python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代的商业化程序语言MATLAB十分相似，具有很多强大且复杂的可视化功能;还包含了多种类型的API，可以采用多种方式绘制图标并对图标进行定制。

2 Seaborn：是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库，支持交互式界面，使绘制图表功能变得简单，且图表的色彩更具吸引力。

3 ggplot：是基于Matplotlib并旨在以简单方式提高Matplotlib可视化感染力的库，采用叠加图层的形式绘制图形，比如先绘制坐标轴所在的图层，再绘制点所在的图层，最后绘制线所在的图层，但其并不适用于个性化定制图形。

4 Boken：是一个交互式的可视化库，支持使用Web浏览器展示，可使用快速简单的方式将大型数据集转换成高性能的、可交互的、结构简单的图表。

5 Pygal：是一个可缩放矢量图标库，用于生成可在浏览器中打开的SVG格式的图表，这种图表能够在不同比例的屏幕上自动缩放，方便用户交互。

6 Pyecharts：是一个生成ECharts的库，生成的ECharts凭借良好的交互性、精巧的设计得到了众多开发者的认可。

前面我们提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是数据可视化的利器，在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。 pyecharts 结合了 Python 和百度开源的 Echarts 工具，基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点：

首先绘制第一个图表：

数据分析中常见的微博转发图也是通过关系图转化来的：

其他的图形示例可以在官方文档中查询： http://gallerypyechartsorg/ 。

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[1] http://pyechartsorg/#/zh-cn/intro

[2] http://pyechartsherokuappcom/bar

[3] http://gallerypyechartsorg/

当然非常不错，作为一门应用广泛的编程语言，python第三方库扩展丰富，针对数据可视化，提供了许多高效、简便的包可以直接使用，下面我简单介绍3个，分别是matplotlib、seaborn和pyecharts，感兴趣的朋友可以尝试一下：

老牌工具matplotlib

这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你能想到的各种图表，matplotlib都可以轻松办到，小到常见的柱状图、饼状图、折线图，大到复杂的动图、三维图、自定义图，matplotlib都有深入涉及，种类繁多，代码齐全，如果你想做数据可视化，绘制专业的图表以供显示，可以使用一下matplotlib，效果非常不错：

精简封装seaborn

这也是一个非常不错的python可视化包，基于matplotlib开发，对matplotlib的复杂参数和调用做了精简封装，因此使用起来更方便，也更容易入手，常见的散点图、曲线图、柱状图、饼状图、热力图、箱型图、小提琴图，这个库都有深入涉及，demo丰富，代码齐全，官方教程详细，如果你想快速绘制专业强大的图表，简化复杂的参数配置，可以使用一下seaborn，代码更少，也更容易学习：

简单易用pyecharts

使用过echarts的朋友应该对pyecharts非常熟悉了，python对echarts的一个简单封装和调用，借助于echarts强大的数据可视化功能，pyecharts也可以轻松绘制各种图表，常见的柱状图、饼状图、散点图、曲线图，复杂的地图、树图、k线图、仪表盘、地理图、三维图，pyecharts都可以轻松办到，专业强大、制图漂亮、简单易用，如果你想绘制简洁大方的图表，基于web页面进行显示，可以使用一下pyecharts，效果非常不错：

目前就分享这3个不错的python可视化库吧，其实还有许多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不错，只要你有一定python基础，熟悉一下相关代码和示例，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

常见的Python可视化库有哪些？

Matplotlib

Matplotlib是一个Python 2维绘图库，已经成为Python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。

Seaborn

Seaborn是基于Mtplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和pandas进行无缝链接，使初学者更容易上手。相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者关系类似于NumPy、和Pandas之间的关系。

HoloViews

HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的Matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。

Altair

Altair是Python的一个公认的统计可视化库，它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega-lite（交互式图形语法）之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。

ggplot

ggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形。

它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。

Bokeh

Bokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代化Web浏览器展示。它提供风格优雅、简洁的D3js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。

Bokeh能与NumPy、Pandas，Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。