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6.Geopandas是一个弱小的天文空间数据处理与可视化库。它联合了Pandas和Shapely等库的性能，提供了对天文空间数据进行高效解决和可视化的能力。通过Geopandas，咱们能够轻松读取各种格局的天文空间数据，如Shapefile、GeoJSON等，并进行数据预处理、剖析和转换。同时，Geopandas还反对绘制地图和空间数据的可视化。咱们能够应用Geopandas疾速绘制各种类型的地图，如点图、线图、多边形等，并进行自定义款式和标注。此外，Geopandas还具备丰盛的空间剖析性能，如缓冲区剖析、空间叠加等，不便用户对天文空间数据进行进一步的剖析和解决。
7.Seaborn是建设在Matplotlib根底上的统计数据可视化库。它通过简化和丑化Matplotlib的图表款式，使用户可能疾速创立具备业余外观的图表。Seaborn特地实用于摸索数据集中的关系和散布，反对绘制热力求、箱图、小提琴图等。
8.ggplot是一个基于R语言中的ggplot2库进行移植的Python可视化库。它以其简洁、优雅的语法格调而闻名，使用户能够应用更少的代码创立好看而高质量的统计图表。ggplot提供了丰盛的图形元素和统计变换选项，例如散点图、线图、柱状图等。通过应用不同的图层（layer）和分面（facet），用户能够轻松地依据数据的特点进行摸索和展现。ggplot的杰出之处在于其弱小的配置能力，使用户能够灵便地调整图表的细节，包含坐标轴、图例、标签等。不仅如此，ggplot还反对主题（theme）性能，用户能够依据需要定制图表的整体格调和款式。总之，ggplot是一款功能强大且应用便捷的可视化工具，实用于各种数据分析和数据展现的场景。
9.Holoviews是一个高级可视化库，它可能疾速构建简单的可视化利用。与其余可视化库不同的是，Holoviews采纳面向对象的办法组织数据和可视化组件，使得使用者能够通过简略的代码实现弱小的可视化成果。Holoviews反对多种后端输入，包含Matplotlib、Bokeh和Plotly等，这意味着您能够依据须要抉择最适宜的输入平台。另外，Holoviews还提供了丰盛的交互式操作和自定义扩大性能，使得用户可能依据具体需要进行定制化展现。无论是探索性数据分析还是精美的数据报告，Holoviews都可能满足您的需要。
10.Plotnine是基于ggplot2的Python移植版本。它采纳简洁、直观的语法格调，让用户可能轻松地绘制高质量的统计图表。借助Plotnine，用户能够通过几行代码疾速生成各种类型的图表，包含散点图、线图、柱状图等等。Plotnine也提供了丰盛的主题和选项，使用户可能自定义图表的外观和款式。不仅如此，Plotnine还反对数据的聚合和转换操作，进一步加强了数据可视化的灵活性和功能性。
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