Python作为数据分析的重要语言，为数据分析的每个环节提供了很多库。常见的数据可视化库有matplotib、seaborn、ggplot、bokeh、pygal、pyecharts等。下面小编一一介绍，有需要的可以参考一下。
目录
I、Matplotlib II、Seaborn III、ggplot IV、Bokeh V、Pygal VI、Pyecharts
一、Matplotlib
Matplotlib是Python中许多数据可视化库的鼻祖。它的设计风格非常接近80年代设计的商业编程语言MATLAB，具有许多强大而复杂的可视化功能。Matplotlib包含多种类型的API，可用于以多种方式绘制和自定义图表。
二、Seaborn
Seaborn是一个基于Matplotlib的高级打包可视化库。它支持交互界面，使得绘制图表的功能更简单，图表的颜色更吸引人。它可以绘制各种统计图表。
三、ggplot
Ggplot是一个基于Matplotlib的库，旨在以简单的方式提高Matplotlib的视觉吸引力。它以叠加层的形式绘制图形。比如先画坐标轴所在的图层，再画点所在的图层，最后画线所在的图层，但不适合个性化定制图形。另外，ggplot2还准备了R语言的接口。虽然有些API不适合Python，但是适合R语言，功能非常强大。
四、Bokeh
Bokeh是一个交互式可视化库，支持Web浏览器显示。它可以快速简单地将大型数据集转换为高性能、交互式的简单图表。
五、Pygal
Py是一个可扩展的矢量图库，用于生成可以在浏览器中打开的SVG(ScalableVectorGraphics)图表。这种图表可以在不同比例的屏幕上自动缩放，方便用户交互。
六、Pyecharts
Pyecharts是一个生成ECharts(EnterprisECharts)的库。生成的eCharts以其良好的交互性和精美的设计得到了很多开发者的认可。
关于Pytho的公共数据可视化库的这篇文章到此结束。有关Python的数据可视化库的更多信息，请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后能多多支持我们！
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