Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库

PYTHON很多好看的作图库，但是都是基于matplotlib进行开发封装的！
我用过seaborn, bokeh, ggplot这三个库！
seaborn是偏向于统计作图的，尤其是线性作图，用起来比较顺手，简单。seaborn整个语法层也会简化很多，画出的图不需要修饰看起来也很好看。但是绘图方式有限，不够灵活

bokeh是使用了js。因此主打的是交互式绘图，你可以在Ipython notebook里使用到最佳！画出的图非常好看，关键是可以交互修改！ 缺点是语法有点生涩，一点也不必matplotlib简单

ggplot就算了吧，和R语言那个GGPLOT2比起来，简直是感觉在用两个包，似然都是同一个人开发的！ 而且原作者也在GITHUB上说了，不再会更新PYTHON的库！ 不过话说，ggplot2真的是绘图神器，这几乎是我还在用R语言的唯一原因。

因此，不管你想要用哪个库，matplotlib都是必须要学的。虽然他语法复杂，但是灵活性大，你几乎能画出任何你想要的图形。

python数据可视化库有很多，其中这几个最常见：

第一个：Matplotlib
Matplotlib是python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近，具有很多强大且复杂的可视化功能。Matplotlib包含多种类型的API，可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。
第二个：Seaborn
Seaborn是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库，它支持交互式界面，使绘制图表的功能变得更简单，且图表的色彩更具吸引力，可以画出丰富多样的统计图表。
第三个：Bokeh
Bokeh是一个交互式的可视化库，支持使用Web浏览器展示，可使用快速简单的方式将大型数据集转换成高性能的、可交互的、结构简单的图表。
第四个：Pygal
Pygal是一个可缩放矢量图表库，用于生成可在浏览器中打开的SVG格式的图表，这种图表能够在不同比例的屏幕上自动缩放，方便用户交互。
第五个：Pyecharts
Pyecharts是一个生成ECharts的库，生成的ECharts凭借良好的交互性、精巧的设计得到了众多开发者的认可。