常用的Python数据可视化小工具，推荐下面几个，熟练使用以后，做数据可视化不再是难题，并且，这几个数据可视化库在使用时可以取长补短，将数据信息表达发挥到极致，下面一起了解，都有哪些数据可视化库？可以帮助我们更好地呈现数据。
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1、Matplotlib：基础绘图库
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形Python Turtle画递归树。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython Shell、Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。
Matplotlib 尝试使容易的事情变得更容易，使困难的事情变得可能，只需几行代码就可以生成图表、直方图、功率谱、条形图、误差图、散点图等。
为了简单绘图，该 pyplot 模块提供了类似于MATLAB的界面，尤其是与IPython结合使用时，对于高级用户，您可以通过面向对象的界面或MATLAB用户熟悉的一组功能来完全控制线型，字体属性，轴属性等。
2、Seaborn：进阶matplotlib
Seaborn 是一个基于matplotlib的 Python 数据可视化库，它建立在matplotlib之上，并与Pandas数据结构紧密集成，用于绘制有吸引力和信息丰富的统计图形的高级界面。
Seaborn 可用于探索数据，它的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成信息图，其面向数据集的声明式 API可以专注于绘图的不同元素的含义，而不是如何绘制它们的细节。
Matplotlib 拥有全面而强大的 API，几乎可以根据自己的喜好更改图形的任何属性，seaborn 的高级界面和 matplotlib 的深度可定制性相结合，使得Seaborn既可以快速探索数据，又可以创建可定制为出版质量最终产品的图形。
3、Pyecharts：交互式图表
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
Pyecharts具有简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用，囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有，支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab，拥有高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表。
Pyecharts强大的数据交互功能，使数据表达信息更加生动，增加了人机互动效果，并且数据呈现效果可直接导出为html文件，增加数据结果交互的机会，使得信息沟通更加容易。
Pyecharts有着丰富的图表素材，支持链式调用，如下是使用Pyecharts的地理图表功能，空间上直观显示数据可视化效果。
4、wordcloud：词云图
绘制词云图，可以使用Python中的wordcloud库，首先，使用pip install wordcloud安装该库，导入文本数据后，创建一个WordCloud对象，设置词云图的背景颜色、宽度和高度，使用generate()方法将文本传递给词云对象，生成词云图，最后，使用imshow()方法将词云图显示出来，并使用axis()方法隐藏坐标轴。
5、Plotly：动态交互图表
Plotly是一个数据可视化Python库，可绘制如线图、散点图、条形图、箱型图、热力图等各种图表类型，具有交互性特性，它还可以直接在web上创建、分享和发布交互式图形，使用Plotly，可快速制作出漂亮的图表。
Plotly支持创建静态图和交互式图，静态图适合用于数据分析报告，而交互式图则更适合在web应用程序和数据仪表板中使用，并且还支持在jupyter notebook中使用，方便进行数据分析和交互式数据可视化。
Plotly是一个功能强大、易于使用的数据可视化工具，上手操作比较容易，在其官网上有很多图表案例可以直接使用，极大方便读者做数据分析，适合数据分析师使用。
以上就是是常用的数据可视化库。
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2、学习方法
学习python，我觉得一定要快，用最快的时间快速入门，千万不要学困难的东西，先挑简单的来，越快越好，以免打击了你学习的积极性。
找到一个切入点，比如爬虫就是一个十分有趣的切入点，学会了爬虫你就可以从网站上“偷数据”，还可以把这些数据拿来卖钱，你说好不好。
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