Python数据可视化真正好用的3个库详解_Python

这年头，画个图比谈恋爱都难？ 前几天，一个朋友（对，就是那种只要出bug就找我的朋友）一脸愁容地跟我吐槽：“python 画图库怎么这么多？matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts、ggplot、pyqtgraph、vispy、bokeh……都快把我绕晕了！”

我听完差点一口奶茶喷键盘上。兄弟，python 画图库确实多，但真正好用的，就那么几个。你不可能全学一遍吧？（学得完也不代表用得上）

所以，今天我就来给大家整理一下——python 数据可视化，真正好用的就这 3 个库：seaborn、plotly、pyecharts。学会它们，基本上你的可视化需求都能搞定，甚至还能轻松集成到 web 里。

1. seaborn：基于 matplotlib 的颜值担当

seaborn 是基于 matplotlib 的高级可视化库，专门用于统计数据可视化，默认配色高级，样式美观，适合做数据分析和探索性数据分析（eda）。它可以轻松绘制箱线图、回归图、分布图等，特别适合数据科学家、科研人员使用。

适用场景：数据分析、统计可视化、探索性数据分析（eda）

优点：

缺点：

上手难度：（简单）

示例：看看 seaborn 怎么让数据变美！

plotly 是一个强大的交互式可视化库，支持 2d、3d 图表，鼠标悬停、缩放、拖拽等交互功能，适合用于数据探索和 web 可视化。它还支持 dash 框架，可以用 python 直接开发数据仪表盘。

适用场景：需要动态交互的图表，比如 web 页面、数据看板、实时监控

优点：

缺点：

上手难度：（中等）

示例：动态折线图（鼠标悬停有数据）\

pyecharts 是 python 版的 echarts，可用于web 可视化、大屏数据看板、仪表盘开发。它可以生成 html 文件，并支持 django、flask 等后端框架嵌入，适合数据可视化工程师、web 开发者。

适用场景：web 网站、数据大屏、酷炫仪表盘

优点：

缺点：

上手难度：（稍高，但值得学）

示例：一个字炫酷\