下面列舉了部分在Python中可進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化操作的包。

Matplotlib
Matplotlib算是Python中繪圖最基本的包了，用起來也比較接地氣，用Matplotlib做的最多的是2D的圖像，并且使用Matplotlib做簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化是非常容易便捷的

Pandas
Pandas是基于Matplotlib實(shí)現(xiàn)繪圖的，因?yàn)镻andas對(duì)Matplotlib某些操作步驟進(jìn)行了封裝，所以可以更快捷更便利的去做一些復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)圖表，因而Pandas也成為了python中最常用的繪圖包之一

Seaborn
它其實(shí)和Matplotlib同出一源，也是把Matplotlib進(jìn)行了封裝，就使得在Matplotlib中的一些操作在 Seaborn變得更加簡(jiǎn)單，也就是說我們用Seaborn就可以用簡(jiǎn)單的操作做出復(fù)雜的圖表，并且Seaborn可以使用更多的調(diào)色，滿足你的審美需求。

ggplot
ggplot也是基于Matplotlib二次開發(fā)的包， ggplot是R中的繪圖包，但是也是屬于Python繪圖的第三方庫(kù)。它主要讀取的數(shù)據(jù)類型是pandas的DataFrame,主要繪圖思想是圖層疊加思想，即數(shù)據(jù)層、圖形層、美學(xué)層

plotly
功能也很強(qiáng)大，可與多個(gè)主流繪圖軟件對(duì)接，并且可以實(shí)現(xiàn)交互式制圖。Plotly圖標(biāo)豐富，其中，基本圖表20種，地圖8種，科學(xué)圖表21種，財(cái)務(wù)圖表2種，統(tǒng)計(jì)和海運(yùn)方式圖12種……

Dash
Dash是用于搭建響應(yīng)式Web應(yīng)用的Python開源庫(kù)，支持建立文檔、表格、視圖整合在一起的交互式數(shù)據(jù)分析報(bào)告，Dash應(yīng)用的代碼是聲明與反應(yīng)式的，可以輕松構(gòu)建包含交互元素的復(fù)雜應(yīng)用
pygal
pygal是一個(gè)用于生成SVG格式圖片的python第三方庫(kù)，并且也有很酷炫的繪圖功能，適合數(shù)據(jù)量少的，數(shù)據(jù)量大的話渲染效果會(huì)很慢

Gleam
它允許你只利用 Python 程序?qū)⒛愕姆治鲎兂煽山换サ木W(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，你不需要會(huì)用HTML CSS 或者 JaveScript可以使用任何一種 Python 的可視化庫(kù)
leather
適合應(yīng)急，在你需要繪制一個(gè)圖表，又不是要求非常完美的時(shí)候可以用到
……
當(dāng)然在Python中可用來做數(shù)據(jù)可視化的包還有很多，以上只是列出了一些比較基礎(chǔ)常用、功能相對(duì)強(qiáng)大的包，但是在這么多包中，最常用的還要屬M(fèi)atplotlib、Pandas和seaborn。簡(jiǎn)單總結(jié)，當(dāng)你要做的統(tǒng)計(jì)圖表數(shù)據(jù)較少，圖表簡(jiǎn)單，用Matplotlib就可以滿足你。當(dāng)想要做比較復(fù)雜的圖表時(shí)，可以考慮pandas，并且可以更便利。當(dāng)pandas不能滿足你對(duì)圖表美觀的要求，那不妨考慮一下Seaborn。

此外，在應(yīng)用基礎(chǔ)包Matplotlib中，也有很多小細(xì)節(jié)需要注意：

1、在做完每幅圖后一定要用plt.close()關(guān)掉現(xiàn)在正在操作的圖，否則接下來的操作都會(huì)疊加到上一個(gè)未關(guān)掉的圖中；

2、畫多個(gè)圖表時(shí)可以使用 plt.figure(fig_i) 來創(chuàng)建；

3、在同一個(gè)圖中畫多個(gè)子圖時(shí)，可以使用 plt.subplot(221) ，221的意思是，建立兩行兩列共 4 個(gè)圖，并且把該圖畫在第一個(gè)圖中。