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此文分享自 GoodMai 好买网
Python 是一门十分优良的编程语言，被宽泛的利用于各个领域，它不仅简略、易懂、语法清晰，还领有各种各样的库，让咱们的工作更高效、更便捷。明天为大家分享 8 个 Python 库，有了它们之后，数据可视化超轻松，快来学习一下吧。
数据可视化是展现数据、了解数据的无效伎俩，罕用的 Python 数据可视化库如下：
1.Matplotlib 第一个 Python 可视化库，有许多别的程序库都是建设在其根底上或者间接调用该库，能够很不便地失去数据的大抵信息，性能十分弱小，但也非常复杂。
2.Seaborn 利用 Matplotlib，用简洁的代码来制作难看的图表，与 Matplotlib 最大的区别为默认绘图格调和色调搭配都具备古代美感。
3.ggplot 基于 R 的一个作图库的 ggplot2，同时利用了源于《图像语法》中的概念，容许叠加不同的图层来实现一幅图，并不适用于制作十分个性化的图像，为操作的简洁度而就义了图像的复杂度。
4.Bokeh 与 ggplot 很类似，但与 ggplot 不同之处为它齐全基于 Python 而不是从 R 处援用。短处在于能用于制作可交互、可间接用于网络的图表。图表能够输入为 JSON 对象、HTML 文档或者可交互的网络应用。
5.Plotly 能够通过 Python notebook 应用，与 bokeh 一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中简直没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
6.pygal 与 Bokeh 和 Plotly 一样，提供可间接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其余两者的次要区别在于可将图表输入为 SVG 格局，所有的图表都被封装成办法，且默认的格调也很漂亮，用几行代码就能够很容易地制作出丑陋的图表。
7.geoplotlib 用于制作地图和天文相干数据的工具箱。可用来制作多种地图，比方等值区域图、热度图、点密度图等，必须装置 Pyglet 方可应用。
8.missingno 用图像的形式疾速评估数据缺失的状况，可依据数据的残缺度对数据进行排序或过滤，或者依据热度图或树状图对数据进行修改。