Python可视化应按需选用工具：Pandas内置绘图快速探索，Seaborn高效生成统计图表，Matplotlib精细定制，Plotly实现交互式展示，组合使用效果最佳。
Python可视化分析不难上手，关键在于选对工具、理清需求、掌握核心绘图逻辑。Matplotlib是基础，Seaborn更简洁，Plotly适合交互，而Pandas内置绘图则适合快速探索——用哪个，取决于你要表达什么、给谁看、是否需要动态效果。
Matplotlib：控制力最强，适合定制化图表
它是Python可视化的底层引擎，灵活但语法稍显冗长。适合需要精细调整坐标轴、图例、字体、颜色、子图布局的场景。
- 用plt.subplots()统一管理子图，避免plt.subplot()带来的混乱
- 中文显示需提前设置：plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS']，并关闭负号乱码：plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
- 保存高清图别忘了加dpi=300参数，比如plt.savefig('plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
Seaborn：统计可视化利器，一行代码出专业图表
基于Matplotlib封装，专为统计分析设计。自动处理分组、置信区间、配色方案，特别适合分布、关系、分类数据的快速呈现。
- sns.histplot(df['age'], kde=True)一键画带核密度估计的直方图
- 用sns.catplot(x='gender', y='income', data=df, kind='box')轻松做分组箱线图
- 调色不用硬记名称，palette='viridis'或palette='Set2'等内置主题直接可用
Plotly：交互式图表首选，网页发布零门槛
生成可缩放、悬停查看数值、支持下钻筛选的动态图表，导出HTML文件即可分享，无需服务器。
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- px.scatter(df, x='gdp', y='life_expectancy', size='population', color='continent')自动带交互提示和图例
- 想嵌入Jupyter？加fig.show('notebook')；想导出静态图？用fig.write_image("fig.png")（需安装kaleido）
- 多子图用make_subplots()，再用add_trace()逐个叠加，比Matplotlib更直观
Pandas内置绘图：探索数据第一站
刚读入数据时别急着调用其他库，df.plot()就能快速看趋势、分布、相关性，省时又高效。
- df.plot(x='date', y=['sales', 'profit'], kind='line')直接画多条折线
- df.hist(bins=20, figsize=(10,6))批量查看所有数值列分布
- 背后仍是Matplotlib，所以能继续用plt.title()、plt.grid()微调
基本上就这些。工具没有高下，只有适配与否。先用Pandas快速探查，再用Seaborn出稿，Matplotlib收尾精修，Plotly做汇报演示——组合使用才是常态。
