几个Python可以做数据可视化的库，顺便教你一个小妙招 _数据可视化

首先一个最最常用的当然是matplotlib啦！
1.matplotlib：https://matplotlib.org/2.0.2/contents.html
是一个最基础的Python可视化库，作图风格接近MATLAB，所以称为matplotlib 。一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。

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2.Seaborn：https://seaborn.pydata.org/tutorial.html
是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，seaborn可以用短小的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图。

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3.ggplot：http://ggplot.yhathq.com/
前端交互方式的，介于命令式和陈述式之间，类似JAVAscript.

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如果是你需要比较多交互的话，
4.Bokeh: https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide.html
是一个用于做浏览器端交互可视化的库，实现分析师与数据的交互。

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5.Plotly: https://plot.ly/
同样也是做交互可视化的一把利器。Plotly同时支持Python和R语言，并且实现了在线导入数据做可视化并保存内容在云端server的功能。做演示的时候，只需要在本地的jupyter notebook与plotly server建立通信，即可调用已经做好的可视化内容做展示。Plotly同时有freemium和premium两种账户，免费账户已经可以满足基本需要。

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如果是你需要地图等数据可视化的展示，地理信息数据也会是部分数据分析师的业务场景。对于这类数据，可能传统的matplotlib/seaborn，交互属性的bokeh/plotly无法很好地对这类数据进行处理。我们需要使用处理地理数据引擎更强的可视化工具库。
6.Mapbox：https://www.mapbox.com/