python可以说是近几年最火、最实用、最容易上手的工具之一。它具有强大的功能和广泛的应用范围。它可以帮助您收集工作数据，还可以帮助您下??载音乐和电影。于是掀起了学习python的热潮，小编毫不犹豫的加入了。但是对于小编这样的小白来说，刚开始学起来还是有点吃力的。你需要先了解一些python的基础知识。所以小编整理了一些常用的python库，希望对学习python的小伙伴有所帮助。1.MatplotlibMatplotlib是一个用于创建二维图形和图形的低级库。在它的帮助下，您可以构建各种不同的图表，从直方图和散点图到Fischer图。matplotlib可以与许多流行的绘图库结合使用。2.SeabornSeaborn本质上是一个基于matplotlib库的高级API。它包含更适合处理图表的默认设置。此外，还有丰富的可视化库，包括时间序列、联合图和小提琴图等复杂类型。3.PlotlyPlotly是一个流行的库，可以让你轻松构建复杂的图形。此包适用于交互式Web应用程序，可实现等高线图、三元图和3D图等视觉效果4.BokehBokeh库使用JavaScript小部件在浏览器中创建交互式和可缩放的可视化效果。该库提供了各种图表、样式可能性、链接图表形式的交互功能、添加小部件和定义回调以及许多其他有用功能的集合。5.PydotPydot是一个用纯Python编写的Graphviz界面。它通常用于生成复杂的有向图和无向图。它可以显示图形的结构，对于构建神经网络和基于决策树的算法非常有效。6.pyecharts是基于百度开源Echarts开发的Python可视化工具。pyecharts非常强大，支持多达400+张地图；支持JupyterNotebook、JupyterLab；可以方便的集成到Flask、Sanic、Django等主流web框架中。7.AutoViz数据可视化，大部分需要将数据读入内存，然后In-memory数据进行可视化。然而，真正头疼的是开发数据接口，一次又一次地读取离线文件。而AutoViz就是用来解决这个痛点的，真正做到一行代码轻松可视化。同时兼容txt、json、csv等主流离线数据格式，常用于机器学习、计算机视觉等涉及离线数据较多的应用场景。8.AltairAltair是一个基于Vega和Vega-Lite开发的统计可视化库。具有简单、友好、一致的API等优点，使用起来非常方便，可以用最短的代码实现数据可视化。9.cufflinkscufflinks结合了plotly的强大功能和pandas的灵活，可以方便的绘制，避免了数据可视化过程中数据存储结构和数据类型的复杂麻烦。10PygalPygal的名气不是很大，使用图形框架语法构建图像。绘图目标比较简单，使用起来也很方便：实例化图片；使用图片目标属性对其进行格式化；使用figure.add()向图片添加数据。
