Matplotlib是基础绘图库，适合静态高质量图像；2. Seaborn基于Matplotlib，专注统计图表且美观简洁；3. Plotly支持交互式图表，适用于网页和仪表盘；4. Bokeh面向Web交互，支持实时数据展示；5. Pandas Visualization提供简单接口用于快速数据分析；6. Altair采用声明式语法，适合统计图形与教学。根据需求选择：静态图用Matplotlib或Seaborn，交互用Plotly或Bokeh，快速原型用Altair。
Python中常用的数据可视化库有很多，每个都有其特点和适用场景。以下是几个主流且功能强大的库：
Matplotlib是最基础也是最广泛使用的绘图库，支持多种图表类型，如折线图、柱状图、散点图等。
Seaborn建立在Matplotlib之上，提供了更高级的接口，专注于统计图表的绘制。
Plotly支持交互式图表，适合网页展示和仪表盘开发。
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本文档主要讲述的是MATLAB与VB混合编程技术研究；着重探讨了在VB应用程序中集成MATLAB实现程序优化的四种方法，即利用Matrix VB、调用DLL动态链接库、应用Active自动化技术和动态数据交换技术,并分析了集成过程中的关键问题及其基本步骤。这种混合编程实现了VB的可视化界面与MATLAB强大的数值分析能力的结合。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
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Bokeh专注于Web级交互式可视化，适合大数据集的浏览器展示。
Pandas内置了基于Matplotlib的简单绘图方法，适合快速探索性分析。
Altair采用声明式语法，基于Vega-Lite，适合构建优雅的统计图形。
以上就是Python数据可视化库有哪些的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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