Matplotlib是基础绘图库，适合静态高质量图像；2. Seaborn基于Matplotlib，专注统计图表且美观简洁；3. Plotly支持交互式图表，适用于网页和仪表盘；4. Bokeh面向Web交互，支持实时数据展示；5. Pandas Visualization提供简单接口用于快速数据分析；6. Altair采用声明式语法，适合统计图形与教学。根据需求选择：静态图用Matplotlib或Seaborn，交互用Plotly或Bokeh，快速原型用Altair。
Python中常用的数据可视化库有很多，每个都有其特点和适用场景。以下是几个主流且功能强大的库：
Matplotlib
Matplotlib是最基础也是最广泛使用的绘图库，支持多种图表类型，如折线图、柱状图、散点图等。
- 适合生成静态、高质量的图像
- 与NumPy配合紧密，常用于科学计算可视化
- 可高度自定义图形样式和布局
- 是许多其他可视化库的基础后端
Seaborn
Seaborn建立在Matplotlib之上，提供了更高级的接口，专注于统计图表的绘制。
- 默认样式美观，色彩搭配友好
- 擅长热力图、分布图、回归图、箱线图等统计图形
- 与Pandas数据结构（如DataFrame）集成良好
- 代码简洁，一行代码可生成复杂图表
Plotly
Plotly支持交互式图表，适合网页展示和仪表盘开发。
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- 可生成动态、可缩放、可拖动的图形
- 支持3D图表、地图、仪表盘等高级可视化
- 可导出为HTML或嵌入Jupyter Notebook
- 有企业版Dash框架用于构建Web应用
Bokeh
Bokeh专注于Web级交互式可视化，适合大数据集的浏览器展示。
- 生成可在浏览器中交互的图表
- 支持流数据和实时更新
- 可构建复杂的交互式仪表板
- API设计直观，适合前端集成
Pandas Visualization
Pandas内置了基于Matplotlib的简单绘图方法，适合快速探索性分析。
- 调用方式简单，如df.plot()
- 适合快速查看数据分布和趋势
- 支持折线图、柱状图、直方图等基本图形
Altair
Altair采用声明式语法，基于Vega-Lite，适合构建优雅的统计图形。
- 语法清晰，强调“数据+编码+图形”的映射关系
- 自动生成坐标轴、图例和交互功能
- 适合教学和快速原型设计
