本篇内容介绍了“常见的Python数据可视化库有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
常见的Python数据可视化库，Python代码脚本不断复用，不断处理更新的数据;调用丰富的工具库，解决做地图、做交互、做动态的多种需求;Python可以访问数据接口实时调取数据。
Python作为数据分析的重要语言为数据分析的每个环节都提供了很多库。常见的数据可视化库包括matplotib、seaborm、ggplot、bokeh、pygal、pyecharts等，下面小编一一介绍下：
1、Matplotlib
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年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近，具有很多强大且复杂的可视化功能。Matplotlib包含多种类型的API，可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。
2、Seaborn
Seaborn是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库，它支持交互式界面，使绘制图表的功能变得更简单，且图表的色彩更具吸引力，可以画出丰富多样的统计图表。
3、ggplot
ggplot是基于Matplotlib并旨在以简单方式提高Matplotlib可视化感染力的库，它采用叠加图层的形式绘制图形。例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。此外，ggplot2为R语言准备了一个接口，其中的些API虽然不适用于Python，但适用于R语言并且功能十分强大。
4、Bokeh
Bokeh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
Pygal是一个可缩放矢量图表库，用于生成可在浏览器中打开的SVG(ScalableVectorGraphics)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
Pyecharts是一个生成ECharts(EnterpriseCharts商业产品图表)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。
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