Python数据可视化的几种工具，你真的都了解吗？

1. Matplotlib

Matplotlib是Python中最受欢迎的可视化工具之一，它提供了各种绘图方式，例如折线图、散点图、条形图以及多种统计图表等。使用Matplotlib时，我们需要安装pyplot模块，并学会使用相关API。Matplotlib的优势在于它具有极大的灵活性，几乎可以绘制任何类型的图表。不过，Matplotlib也存在一些缺点，例如默认样式的颜色和字体有些古板，并且一些图表的代码量比较多。

2. Seaborn

Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化工具库，它能够提供更加美观、更加专业的图表。Seaborn在Matplotlib之上提供了更高级别的绘图API，而且具有许多更好的默认值，使得图表的美观度更高。在使用Seaborn时，我们可以通过调整参数快速地完成某一类图表的绘制，而且代码量要比使用Matplotlib时少得多。不过，Seaborn的不足在于对于某些高级图表，其绘图灵活性则不如Matplotlib。

3. Plotly

Plotly是一种更加交互式的数据可视化工具，支持生成交互式的散点图、线图、条形图等。Plotly不同于Matplotlib和Seaborn的地方在于，它提供了一些在图表上进行交互的API，例如缩放、旋转等。这种交互式的可视化方式极大地增加了用户对数据的感知度，使得用户可以通过在图表上的交互，更好地理解数据。不过，由于Plotly是一个商业化的产品，因此其付费版的功能也比免费版更加出色。

4. Bokeh

Bokeh是一个面向Web的数据可视化库，它提供了基于JavaScript的交互式视图。通过Bokeh，我们可以创建高度交互的图形，例如地图、网络图等等。相对于Plotly而言，Bokeh是一个开源的数据可视化工具库，因此其社区贡献者已经开发出了许多有趣的功能。不过，相比于Matplotlib和Seaborn，Bokeh还处于比较早期的发展阶段，因此在使用时需要更加注意。