本文主要摘錄自 pycon 2017大會的乙個演講，同時結合自己的一些理解。
pycon 2017的相關演講主題是「the python visualization landscape」。
先來一張全景圖鎮樓~~
看完這張圖是不是有點懵？
python視覺化庫可以大致分為幾類：
matplotlib是python視覺化庫的基礎。matplotlib庫的設計參考了matlab，甚至連名稱也是以「mat」開頭。
matplotlib庫的一些優勢：(翻譯比較彆扭，英文原文也附後)
matplotlib庫的一些缺點：
matplotlib自2023年發布以來，使用情況還是呈現了良好的趨勢：
matplotlib部分繪圖例項如下：
關於matplotlib，你要的餅圖在這裡
也因此，後續開發者都吸取了matplotlib庫的優點，經過對matplotlib庫的缺點進行改進，從而衍生出一系列的視覺化庫。
基於matplotlib的庫概覽如下：
下面介紹兩個重要的基於matplotlib的第三方庫：pandas以及seaborn
pandas
可能我們平時使用pandas時更多的是用來進行資料分析和處理，其實pandas也提供了較為簡單的api來進行圖形繪製。
我個人一般是用pandas來處理資料，然後結合其他視覺化庫（如matplotlib，seaborn，bokeh等）來繪圖圖形。
pandas部分繪圖例項如下：
用pandas獲取商品****並視覺化
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seaborn
seaborn是基於matplotlib的python視覺化庫。它提供了乙個高階別介面用於圖形繪製。
seaborn在matplotlib的基礎上進行了更高階的api封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖。
python視覺化：seaborn庫熱力圖使用高階
seaborn部分繪圖例項如下：
兩個受歡迎度較高的視覺化庫bokeh和plotly
bokeh
bokeh (bokeh.js) 是乙個 python 互動式視覺化庫，支援現代化web瀏覽器，提供非常完美的展示功能。bokeh 的目標是使用 d3.js樣式提供優雅，簡潔新穎的圖形化風格，同時提供大型資料集的高效能互動功能。boken 可以快速的建立互動式的繪圖，儀錶盤和資料應用。
用pandas獲取商品****並視覺化
bokeh部分繪圖例項如下：
跟bokeh類似，也可以製作一些互動式的web圖。
plotly部分繪圖例項如下：
詳細內容可以去官網參考：
plotly
holoviews
holoviews能夠讓使用者構建有助於視覺化的資料結構，而且它包含豐富的可組合元素庫，可以覆蓋、巢狀和輕鬆定位。同時，它還支援快速資料探索。
holoviews可以和seaborn、pandas或者bokeh組合使用。
由於筆者還沒具體了解過holoviews的使用功能，這裡將英文的描述直接放在下面，以免個人理解不準確而產生誤導。
altair
altairs起源於d3，但**編寫量要比d3簡單。這裡有兩幅對比的圖如下：
altair 是 python 高階宣告式視覺化庫。altair 提供乙個 python api 在宣告式 manner 中構建靜態統計視覺化庫。
什麼是宣告式視覺化庫呢，不管是翻譯成中文的名稱還是看英文的名稱，我都一臉懵圈。幸好，有英文的進一步描述，如下：
總的來說，altairs讓開發者們更專注於資料及他們之間的關係，而不是一些不重要的細節。
最後，再放上這張python視覺化的全景圖，對於個人而言，不一定能全部熟悉使用，但是能熟練用好其中的一部分，實際應用於工作及專案中，也就ok了。
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