Python 数据可视化是数据分析与展示的核心环节，选择合适的工具能显著提升工作效率。本文整理了十款适用于多学科的 Python 可视化库，涵盖从基础绘图到交互式应用的全方位需求。
1、Matplotlib
Matplotlib 是 Python 可视化程序库的泰斗，经过十几年发展，它仍然是 Python 使用者最常用的画图库。其设计理念与 1980 年代设计的商业化编程语言 MATLAB 非常接近。
作为第一个 Python 可视化程序库，许多其他库（如 Pandas 和 Seaborn）都建立在它的基础上或直接调用它的方法。虽然 Matplotlib 可以方便地获取数据的大致信息，但要制作可供发表的精美图表则相对复杂。
正如 Chris Moffitt 在'Python 可视化工具简介'中提到：'功能非常强大，也非常复杂。'其默认作图风格曾带有强烈的九十年代气息，但后续版本已大幅改进。
基本代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()
开发者： John D. Hunter 官方文档： http://matplotlib.org/
2、Seaborn
Seaborn 利用 Matplotlib，用简洁的代码来制作美观的统计图表。它与 Matplotlib 最大的区别在于默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感，特别适合探索性数据分析。
由于 Seaborn 构建在 Matplotlib 基础上，了解 Matplotlib 有助于调整 Seaborn 的默认参数。它非常适合处理 Pandas DataFrame 数据。
基本代码示例：
import seaborn as sns
sns.set_theme()
sns.scatterplot(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])
开发者： Michael Waskom 官方文档： http://seaborn.pydata.org/index.html
3、ggplot
ggplot 基于 R 语言的作图包 ggplot2，同时利用了《图形语法》（The Grammar of Graphics）中的概念。它允许通过叠加不同的图层来完成一幅图，例如从轴开始，加上点、线、趋势线等。
虽然这种'接近思维过程'的作图方法备受好评，但习惯了 Matplotlib 的用户可能需要时间适应。ggplot 并不适用于制作非常个性化的图像，它是为了操作的简洁而牺牲了部分图像复杂度。
ggplot 与 Pandas 整合度非常高，建议在使用时将数据存储为 DataFrame。
开发者： ŷhat 官方文档： http://ggplot.yhathq.com/
