可视化库太多不知道怎么选？6个Python神器全面对比：
【可视化库选择指南】一句话告诉你该用谁：
Matplotlib：科研论文出图，自由度超高，想怎么调就怎么调。
Seaborn：用Pandas做统计分析图，代码少颜值高，懒人必备。
Pygal：做轻量网页应用，要矢量图不怕放大，依赖少加载快。
Plotly：需要交互式图表（悬浮提示/缩放/点选），做网页看板。
Altair：Jupyter里做数据探索，用图形语法快速画联动图表。
Bokeh：开发复杂交互网页应用，要精细控制交互和部署。
一句话总结：
静态学术用Matplotlib，统计快图Seaborn，轻量网页Pygal，交互看板Plotly，数据探索Altair，复杂网页用Bokeh。
作为一名数据科学家，我每天都要和各种各样的数据可视化打交道。刚开始学习Python可视化的时候，面对琳琅满目的库和示例，真的有点眼花缭乱。Matplotlib、seaborn、Plotly、Bokeh、Altair、Pygal……每个库都声称自己是最好的，到底该怎么选择？
今天我就带大家深入剖析这六个主流可视化库，帮你找到最适合自己项目的那个神器。这篇文章的作者是Khuyen Tran，一位在数据可视化领域有丰富经验的开发者，她花了三十多分钟详细梳理了每个库的特点，现在我把这些宝贵经验分享给大家。
先来说说老牌的Matplotlib。这应该是Python中最常见的数据可视化库了，几乎每个数据科学从业者都至少用过一次。它的最大优势是灵活性强，能够生成各种类型的图表，从简单的柱状图到复杂的动画都可以搞定。比如你想分析GitHub上粉丝数最多的前100名用户分布情况，用Matplotlib就能快速生成直观的柱状图。
不过Matplotlib的学习曲线确实比较陡峭，新手可能会觉得语法复杂。而且想要制作出版级别的图表，需要大量的样式调整工作。最重要的是，它不提供交互功能，所有图表都是静态的。
接下来看看seaborn，这个库是基于Matplotlib构建的，提供了更高级的接口。它的最大亮点是能用最少的代码创建美观的统计图表。比如绘制热力图，用Matplotlib需要手动设置标签和注释，而seaborn只需要一行代码就能搞定。它还内置了许多统计功能，可以自动计算置信区间和分布拟合，特别适合做数据分析。
但seaborn的定制能力不如Matplotlib，想要进行高级定制就得回到底层Matplotlib的语法。而且它只支持静态图表，没有交互和动画功能。
第三个是Pygal，这是一个轻量级的库，专门生成可缩放矢量图形。它的最大优势是图表在任何设备上都能保持清晰，特别适合网页应用。所有图表都自带悬停提示功能，不需要额外配置。而且它的依赖很少，加载速度很快。
不过Pygal只支持14种基础图表类型，缺少高级统计可视化功能，比如小提琴图和热力图。
第四个是Plotly，这个库可以轻松创建交互式的高质量图表。它的Plotly Express模块特别强大，只需一行代码就能生成漂亮的散点图。更厉害的是，它还能轻松实现复杂图表，比如在地图上可视化GitHub用户分布。它还提供商业智能功能，包括交互式钻取图表和实时数据更新。
但Plotly的依赖比较多，会显著增加项目体积和部署复杂度。
第五个是Altair，这是一个基于Vega-Lite的声明式统计可视化库。它的语法非常直观，只需要指定数据列和编码通道的链接，剩下的绘图工作都会自动完成。它还能在绘图时轻松进行数据转换，比如计算泰坦尼克数据集中不同性别的平均年龄。最棒的是它支持链接绘图，用户交互可以自动过滤关联图表的内容。
不过Altair的样式选项有限，默认图表不如seaborn或Plotly美观。而且它建议在可视化前对超过5000个样本的数据集进行聚合处理。
最后是Bokeh，这是一个为网页浏览器设计的高度灵活的交互式可视化库。它可以看作是Matplotlib的交互版本，既能提供高级接口，也能提供低级接口。最大的亮点是支持图表之间的链接，一个图表的变化会自动反映到其他相关图表中。它还提供对Web部署的精细控制，可以嵌入到现有网站中。
但Bokeh的代码比较冗长，即使制作简单图表也需要较多设置。想要让图表看起来专业，需要手动调整很多参数。
总结一下，每个库都有自己的优势和适用场景：
- Matplotlib适合需要完全控制定制的情况；
- seaborn适合快速统计分析和美观图表；
- Plotly适合交互式仪表盘和网页可视化；
- Altair适合声明式数据探索；
- Pygal适合轻量级网页集成；
- Bokeh适合复杂的Web应用程序。
选择的时候要考虑项目的具体需求，比如是否需要交互性、定制程度如何、部署目标是什么等等。希望这篇对比能帮你找到最合适的可视化工具。