本文介绍了10个强大的Python数据可视化库，包括Matplotlib、Seaborn、ggplot、Bokeh、Pygal、Plotly、Geoplotlib、Gleam、Missingno和Leather。这些库覆盖了从基础绘图到交互式图表，再到地图和数据完整性检查的各种需求。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能找到适合自己的工具。
大致浏览一下Python库索引，你将会看到几乎每个数据可视化需要的库，从用于眼动研究的GazeParser到用于神经网络训练的实时可视化的pastalog。虽然这些库中有很多库只能完成一些特定任务，但有些库可以应用于任何领域。
今天，我们将简要介绍10个跨学科的Python数据可视化库，从众所周知的到晦涩难懂的。我们注意到，使用Mode Python Notebooks可以轻松地在本地运行Python。
Matplotlib
两个直方图（matplotlib）
matplotlib是Python数据可视化库中的泰斗。尽管它已有十多年的历史，但它仍是Python使用者最广泛使用的绘画库。其设计与20世纪80年代开发的一种专有编程语言----MATLAB非常相似。
因为matplotlib是第一个Python数据可视化库，所以很多其它的库都是以其为基础构建的，亦或者在分析期间与其协同合作的。一些库，如pandas和Seaborn，都是对matplotlib的“包装器”，使我们能够用更少的代码以多种方式访问matplotlib。
尽管matplotlib有助于了解数据，但它对于快速、轻松地创建可发布的图表用处不大。正如Chris Moffitt在他的Python可视化工具的概述中所称，matplotlib“功能非常强大，但同时也很复杂”。
Matplotlib一直以来因其有着独特的90年代气息的默认风格饱受诟病。即将发布的matplotlib 2.0承诺会有很多新的风格来解决这个问题。
Seaborn
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