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一、可视化图形库
1.seaborn是基于matplotlib的高级版，主要针对的数据挖掘和机器学习的变量特征选取，可以用非常短小的代码就可以画出多维变量的可视化图形。
2.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。
3.pyecharts是基于百度echarts的一个开源项目，也是我经常使用的交互可视化的工具，相比bokeh和plotly，pyecharts的语法更简单，实现效果更佳出众。
4.bokeh是python中一款基于网页的画图工具库,可以用于网站的可视化展示，具有交互性。
二、可视化图形代码
散点图
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 数据准备
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
# 用Matplotlib画散点图
plt.scatter(x, y,marker='x')
plt.show()
# 用Seaborn画散点图
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind='scatter');
plt.show()关于pytho中有哪些可视化图形库就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
