官網：
https://matplotlib.org
優(yōu)點：繪圖質量高，可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單，易于理解和擴展，使繪圖變得輕松，通過Matplotlib可以很輕松地畫一些或簡單或復雜的圖形，幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等，最重要的是免費和開源。
▌02 Pandas
官網：
https://pandas.pydata.org/ ??pandas中文文檔
優(yōu)點：Pandas是Python的核心數(shù)據(jù)分析支持庫，提供了快速、靈活、明確的數(shù)據(jù)結構，旨在簡單、直觀的處理關系型、標記型數(shù)據(jù)。
▌03 Seaborn
官網：
https://seaborn.pydata.org/
優(yōu)點：Seaborn利用matplotlib的強大功能，幾行代碼就能創(chuàng)建漂亮的圖表。其與matplotlib主要的區(qū)別是Seaborn的默認樣式以及更美觀、更現(xiàn)代的調色板設計。
▌04 Scikit-plot
官網：
https://pypi.org/project/scikit-plot/
優(yōu)點：Scikit-Plot是由ReiichiroNakano創(chuàng)建的用在機器學習的可視化工具，能最快速簡潔的畫出用Matplotlib要寫很多行語句才能畫出的圖。
▌05 Yellowbrick
官網：
https://www.scikit-yb.org/en/latest/
優(yōu)點：這是一款基于sklearn+matplotlib模塊構建的更加高級的可視化工具，能夠更加方便地完成很多數(shù)據(jù)探索、分詞與展示工作。
▌06 Networkx
官網 ：
https://networkx.github.io/documentation/stable/tutorial.html
優(yōu)點：NetworkX是一個Python包，用于創(chuàng)建、操縱和研究復雜網絡的結構、以及學習復雜網絡的結構、功能及其動力學。
▌07 Vega
官網：
https://vega.github.io/vega
優(yōu)點：Vega是一種可視化語法，用于創(chuàng)建、保存和共享交互式可視化設計的聲明式語言。使用Vega，我們能夠以jsON格式描述可視化的視覺外觀和交互行為，并使用Canvas或SVG生成基于Web的視圖。
▌08 D3js
官網：
https://d3js.org
優(yōu)點：D3.js是目前市場上最好的數(shù)據(jù)可視化庫之一，既可以將它與python一起使用，也可以與R一起使用。最初，它可以與JavaScript一起使用，根據(jù)數(shù)據(jù)操作文檔。您可以使用HTML，SVG和CSS將數(shù)據(jù)變成活靈活現(xiàn)的圖表。
▌09 Mpld3
官網：
https://mpld3.github.io/
優(yōu)點：mpld3基于python的graphinglibrary和D3js，匯集了Matplotlib流行的項目的JavaScript庫，用于創(chuàng)建web交互式數(shù)據(jù)可視化。
▌010 Vincent
官 網：
https://vincent.readthedocs.io/en/lates/
優(yōu)點：Vincent是一個很酷的可視化工具，它以Python數(shù)據(jù)結構作為數(shù)據(jù)源，然后把它翻譯成Vega可視化語法，并且能夠在d3.js上運行。這讓你可以使用Python腳本來創(chuàng)建漂亮的3D圖形來展示你的數(shù)據(jù)。Vincent底層使用Pandas和DataFrames數(shù)據(jù)，并且支持大量的圖表—-條形圖、線圖、散點圖、熱力圖、堆條圖、分組條形圖、餅圖、圈圖、地圖等等。
▌011 Altair
官網：
https://altair-viz.github.io/
優(yōu)點：Altair是Python的一個公認的統(tǒng)計可視化庫。它的API簡單、友好、一致，并建立在強大的vega-lite（交互式圖形語法）之上。
▌012 OpenGL
官網：
https://www.opengl.org/
優(yōu)點：OpenGL是一個開放的三維圖形軟件包，它獨立于窗口系統(tǒng)和操作系統(tǒng)，以它為基礎開發(fā) 的應用程序可以十分方便地在各種平臺間移植。
▌013 Vispy
官網：
https://vispy.org/index.html
優(yōu)點：VisPy是一個用于交互式科學可視化的Python庫，快速、可伸縮、且易于使用，是一個高性能的交互式2維，3維數(shù)據(jù)可視化庫，利用了現(xiàn)代圖形處理單元(gpu)的計算能力，通過OpenGL庫來顯示非常大的數(shù)據(jù)集。
▌014 Glumpy
官網：
http://glumpy.github.io/
優(yōu)點：Glumpy使用OpenGL紋理（textures）來表示陣列，因為這恐怕是在現(xiàn)代圖形硬件上最快的可視化方法了。
▌015 Vaex
官網：
https://vaex.readthedocs.io/en/latest/
優(yōu)點：Vaex是一個開源的DataFrame庫，它可以對表格數(shù)據(jù)集進行可視化、探索、分析，可視化使用直方圖、使用直方圖、密度圖和3D立體渲染進行可視化。
▌016 Datashader
官網：
https://datashader.org/
優(yōu)點：Datashader是一個圖形管道系統(tǒng)，用于快速，靈活地創(chuàng)建大型數(shù)據(jù)集的有意義的表示形式。
▌017 Ipyvolume
官 網 ：
https://github.com/maartenbreddels/ipyvolume
優(yōu)點：IPyvolume是對3維數(shù)據(jù)的可視化，matplotlib是對2維數(shù)據(jù)的可視化。
▌018 Ipyleaflet
官 網 ：
https://github.com/doclements/ipyleaflet
優(yōu)點：ipyleaflet是基于leaflet的地圖顯示模塊，提供了jupyterlab支持。ipyleaflet可進行地圖動態(tài)顯示，圖形添加等。
▌019 Pythreejs
官 網 ：
https://pypi.org/project/pythreejs/0.2.0/
優(yōu)點：Pythreejs是基于Jupyter，連接python和threejs的一個3d可視化圖形庫。
▌020 Bokeh
官網：
https://bokeh.pydata.org/en/latest/
優(yōu)點：Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器的呈現(xiàn)功能的交互式可視化Python庫,支持現(xiàn)代化web瀏覽器展示，Bokeh能與NumPy，Pandas，Blaze等大部分數(shù)組或表格式的數(shù)據(jù)結構完美結合。
▌021 Toyplot
官 網 ：
https://toyplot.readthedocs.io/en/stable/
優(yōu)點：Toyplot是一個Python的交互式繪圖庫，可用于數(shù)據(jù)可視化、繪圖、文字，用各種形式展示。
▌022 Cufflinks
官 網 ：
https://github.com/santosjorge/cufflinks
優(yōu)點：Cufflinks將Plotly直接綁定到pandas數(shù)據(jù)幀。這種組合非常驚人，結合了Pandas的靈活性，比Plotly更有效，語法甚至比plotly簡單。
▌023 Plotly
官網：
https://plot.ly/python/
優(yōu)點：Plotly是一個開源，交互式和基于瀏覽器的Python圖形庫，可以創(chuàng)建能在儀表板或網站中使用的交互式圖表（可以將它們保存為html文件或靜態(tài)圖像）。
▌024 Pygal
官網：
https://www.pygal.org/en/stable
優(yōu)點：pygal是一種開放標準的矢量圖形語言，它基于XML（ExtensibleMarkupLanguage），可以生成多個輸出格式的高分辨率Web圖形頁面，還支持給定數(shù)據(jù)的html表導出。
▌025 Chaco
官網：
https://pypi.org/project/chaco
優(yōu)點：Chaco 和 Matplotlib 是很優(yōu)秀的 2D 繪圖庫， Chaco 庫和 Traits 庫緊密相連，方便制作動態(tài)交互式的圖表功能。
▌026 pyQTgraph
官網：
https://www.pyqtgraph.org/
優(yōu)點：PyQtGraph是在PyQt4/PySide和numpy上構建的純python的GUI圖形庫。PyQtGraph完全是在python中編寫的，是一個非常有能力的圖形系統(tǒng)，可以進行大量的數(shù)據(jù)處理，數(shù)字運算；使用了Qt的GraphicsView框架優(yōu)化和簡化了工作流程，實現(xiàn)以最少的工作量完成數(shù)據(jù)可視化，且速度也非常快。
▌027 Pyecharts
官 網 ：
https://github.com/pyecharts/pyecharts/
優(yōu)點：pyecharts是基于Echarts開發(fā)的，是一個用于生成Echarts圖表的類庫。Echarts是百度開源的一個數(shù)據(jù)可視化JS庫，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發(fā)者的認可。
▌028 Wordcloud
官網：
https://amueller.github.io/word_cloud/
優(yōu)點：wordcloud基于Python的詞云生成類庫。詞云圖，也叫文字云，是對文本中出現(xiàn)頻率較高的“關鍵詞”予以視覺化的展現(xiàn)，詞云圖過濾掉大量的低頻低質的文本信息，使得瀏覽者只要一眼掃過文本就可領略文本的主旨。
▌029 Ggplot
官網：
https://ggplot.yhathq.com/
優(yōu)點：ggplot是基于R的ggplot2和圖形語法的Python的繪圖系統(tǒng)，實現(xiàn)了更少的代碼繪制更專業(yè)的圖形。
▌030 Geoplotlib
官 網 ：
https://residentmario.github.io/geoplot/index.html
優(yōu)點：geoplotlib是python的一個用于地理數(shù)據(jù)可視化和繪制地圖的工具箱，你可以用它來創(chuàng)建各種各樣的地圖類型，比如等值線圖、熱圖和點密度地圖。
▌031 Folium
官 網 ：
https://github.com/python-visualization/folium
優(yōu)點：Folium是一個建立在Python系統(tǒng)之上的js庫，集Python生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢和Leaflet.js庫的映射優(yōu)勢之上。既可以在python中操作數(shù)據(jù)，然后通過folium在Leaflet地圖中將其可視化，還可自定義箭頭，網格等HTML格式的地圖標記。
▌032 Missingno
官 網 ：
https://www.github.com/ResidentMario/missingno
優(yōu)點：missingno 是基于matplotlib建造的一個模塊，出圖速度很快，并且能夠靈活的處理pandas數(shù)據(jù)，它允許你通過直觀的總結快速衡量數(shù)據(jù)集的完整性，而不是艱難地瀏覽表格。你可以根據(jù)熱圖或樹形圖中的完成度或點相關來過濾和排序數(shù)據(jù)。
▌033 Leather
官網：
https://leather.rtfd.io
優(yōu)點：Leather一種可讀且用戶界面友好的API，新手也能快速掌握。圖像成品非?；A，適用于所有的數(shù)據(jù)類型，針對探索性圖表進行了優(yōu)化，產生與比例無關的SVG圖，這樣在你調整圖像大小的時候就不會損失圖像質量。
▌034 HoloViews
官網：
https://holoviews.org/
優(yōu)點：HoloViews是一個開源的Python庫，可以用非常少的代碼行中完成數(shù)據(jù)分析和可視化，它將matplotlib和Bokeh結合了起來。
▌035 Mayavi2
官 網 ：
https://docs.enthought.com/mayavi/mayavi
優(yōu)點：Mayavi2是一個通用的、跨平臺的三維科學數(shù)據(jù)可視化工具?？梢栽诙S和三維空間中顯示標量、向量和張量數(shù)據(jù)。可通過自定義源、模塊和數(shù)據(jù)過濾器輕松擴展。
▌036 python-igraph
官網：
https://igraph.org/python/
優(yōu)點：Python界面的igraph高性能圖形庫，主要針對復雜的網絡研究和分析。這個主要是用于繪制關系圖的。
▌037 gleam
官網：
https://gleam.io/
優(yōu)點：Gleam允許只利用Python構建數(shù)據(jù)的交互式，生成可視化的網絡應用。無需具備HTMLCSS或JaveScript知識，就能使用任一種Python可視化庫控制輸入。
▌038 YT
官網：
https://github.com/yt-project/yt
優(yōu)點：yt是一個開源的、許可的python包，用于分析和可視化體積數(shù)據(jù)。
整理 | 小熊
排版 | 九尾
校對 | 兆鋒
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