摘要：Python数据可视化库是Python语言中用于数据可视化的一类库，结构清晰、实用且易于上手。本文将从四个方面对Python数据可视化库进行阐述，包括matplotlib、seaborn、bokeh、plotly。
1、matplotlib
matplotlib是Python数据可视化库中广泛应用的一种，它支持多种数据可视化的绘图模式，像直方图、散点图、条形图等。它基于NumPy与pyplot模块来创建各种绘图。
在使用matplotlib时，可以通过使用pyplot中提供的各种图形来画图，包括折线图、散点图以及条形图等。通过对网格样式、颜色、图例等进行调整，我们可以制作出令人印象深刻的数据可视化图表，使数据更易于理解。
除了单独使用matplotlib，也可以与各种知名Python库结合使用，例如，NumPy、Pandas、Scikit-Learn等库，并且它也被其他库所引用，例如seaborn、Plotly和Bokeh。
2、seaborn
seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它提供了配色方案和数据集，可制作出更加丰富的可视化效果。seaborn主要被应用于制作统计图表以及制作数据分布状况的可视化图表等。
seaborn已被许多Python使用者所青睐，因为它不仅在传统的Python数据可视化库中提供了许多优化，还提供了用于可视化多变量数据的特殊工具。
seaborn所提供的可视化图形非常多，包括组合分布图、热力图、密度图、散点图、条形图以及折线图等，每种图形可自定义，完美地满足数据分析需求。
3、bokeh
bokeh是一个可交互的Python数据可视化库，它通过JavaScript串联了多个Python库。它的数据展示效果比matplotlib更加生动，使得数据可视化更易于理解。
bokeh提供了诸多交互工具，例如数据标签、缩放、平移以及数据选择等。不仅如此，bokeh还支持对数据进行动画展示和回放，如按年份观察交通数据的变化等。
使用bokeh，不仅可以生成交互性图形，还可以直接通过网络嵌入到Web应用程序中，具有极高的可移植性和应用价值。
4、plotly
plotly是Python中一个令人兴奋且强大的可视化库，它既可以交互，又充满了各种基本统计方法。它的目标是成为创建、共享和合作绘制可视化图表的在线平台，将数据的可视化过程推向了一个新的高度。
plotly支持导入Excel、CSV、json和其他文本文件，支持导入、共享数据集。它旨在成为一种工具，通过这个平台可以轻松共享数据的可视化结果，从而让更多人开始受益。
plotly包含了多种类型的可视化图表，包括散点图、3D图、热图、柱形图、面积图和弦图等。它简洁明了，使用方便，同时还具有良好的可定制性。
总结：
Python数据可视化库提供了一种强大的方式，能够帮助数据分析人员更好地展示和交流数据。在本文中，我们介绍了Python数据可视化库中最流行的四种库，即matplotlib、seaborn、bokeh和plotly。无论您是新手，还是资深的数据科学家，这些库都是您不容错过的优秀工具。
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