摘要：用过 Python数据分析的小伙伴都知道，Python不光能高效处理数据，还能实现各种实用且酷炫的可视化，光是制作图表的第三方库就有几十种，而且各有千秋，下面来梳理梳理。

用过 Python数据分析的小伙伴都知道，Python不光能高效处理数据，还能实现各种实用且酷炫的可视化，光是制作图表的第三方库就有几十种，而且各有千秋，下面来梳理梳理。

Matplotlib是Python生态中专门用于绘制图表的第三方库，而且是最强大、最常用第三方库，诸如seaborn、cartoony 都是以matplotlib为依赖。

Matplotlib提供了一个类似于 MATLAB 的绘图框架，支持多种输出格式，包括SVG、PNG等。它非常适合生成静态、动态和交互式图表。

Matplotlib的特点有足够的自定义空间让开发者去设计自己的图表，它把图表的每一个元素都拆解来，给到自定义函数、参数，让你去鼓捣。也就是说，只要你愿意，你可以用matplotlib设计出任何样式的图表，堪比ps。

Seaborn 是基于Matplotlib的高级绘图库，它提供了一个高级接口，用于制作统计图形。Seaborn 特别适合绘制复杂的统计图表，如热力图、小提琴图等。

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。

可以把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。

Plotly 是一个交互式图表库，它支持多种编程语言，包括Python。Plotly 可以创建交互式的图表，并且可以轻松地嵌入到网页中。

受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API 。只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。Plotly是完全免费的，凭借其宽松的开源 MIT 许可证，可以随意使用它。

最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容，比如 Dash 应用程序中使用它，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！

Bokeh 专注于生成交互式和实时的图表。它特别适合在Web应用中使用，并且可以处理大规模数据集。

Pandas 虽然主要是一个数据分析库，但它也提供了一些基本的绘图功能，可以直接在DataFrame对象上调用，生成图表。

Pandas可以结合Matplotlib、Seaborn等绘图，几乎你能想到的所以图表都可以实现。

ggplot 是一个模仿R语言ggplot2的Python库，它遵循图形语法规则，使得绘图过程更加直观和一致。

Altair 是一个声明式统计可视化库，它允许用户以一种简洁和表达性强的方式来创建图表。

Plotnine 是另一个模仿ggplot2的Python库，它提供了一个更接近R语言的绘图接口。

Pygal 是一个动态SVG图表库，它支持生成各种类型的图表，如条形图、饼图、折线图等，并且可以轻松地嵌入到网页中。

Holoviews 是一个高级可视化库，它支持生成复杂的图表和数据集的交互式探索。它特别适合于多维数据的可视化。

这些库各有特点，可以根据你的具体需求和偏好来选择使用。

来源：朱卫军AI