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Python作为数据分析的重要语言，它为数据分析的每个环节都提供了很多库。常见的数据可视化库包括matplotlib、seaborn、ggplot、boken、pygal、pyecharts，下面将逐一进行介绍。

1.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AP(Application Program Interface，应用程序接口)，可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。

2.seaborn

seaborn是基于matplotlib进行封装的可视化库，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。

3.ggplot

ggplot是基于matplotlib并旨在以简单方式提高matplotlib可视化感染力的库，它采用叠加图层的形式绘制图形。例如，先绘制坐标轴所在的图层，再绘制点所在的图层，较后绘制线所在的图层，但其并不适用于个性化定制图形。此外，ggplot2为R语言准备了一个接口，其中的一些API虽然不适用于Python，但适用于R语言，并且功能十分强大。

4.boken

boken是一个交互式的可视化库，它支持使用Web浏览器展示，可使用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。

5.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(Scalable Vector Graphics)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。

6.pyecharts

pyecharts是一个生成Echarts(Enterprise Charts，商业产品图表)的库，它生成的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。

尽管Python在matplotlib库的基础上封装了很多轻量级的数据可视化库，但万变不离其宗，掌握基础库matplotlib的使用既可以使读者理解数据可视化的底层原理，也可以使读者具备学习其他数据可视化库的能力。