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1、 Python溯源可视化：Python中数据可视化的经典库有哪些？
Python有很多经典的数据可视化库。比较经典的数据可视化库如下。
是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化界面。它利用常见的 GUI 工具包，例如 Tkinter、wxPython、Qt 或 GTK+ 来为应用程序嵌入式绘图提供 API。
pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 旨在像 MATLAB 一样使用，具有使用 Python 的能力。
优点：绘图质量高，可以画出出版质量的图形。代码足够简单，易于理解和扩展，使绘图变得容易。通过Matplotlib，可以很方便的绘制一些简单或者复杂的图形，几行代码就可以生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是它是免费开源的。
Pandas 是一个开源、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 Pandas被广泛应用于学术界、金融、统计学等各种数据分析领域。需要注意的是，它不是“pandas”，名称来源于术语“paneldata”（面板数据）和“Pythondataanalysis”（Python数据分析）。
优点：是Python的核心数据分析支持库，提供快速、灵活、清晰的数据结构，针对关系型和标签型数据的简单直观处理。对于数据分析专业人士来说，它是一个强大的数据分析和可视化工具。
Seaborn 是一个基于 matplotlib 的图形可视化 python 包。它提供了一个高度交互的界面，允许用户制作各种有吸引力的统计图表。
它基于 matplotlib 的高级 API 包，使绘图更容易。在大多数情况下，seaborn 可以用来制作非常吸引人的情节。 Seaborn 应该被视为对 matplotlib 的补充，而不是替代品。 ，与numpy、pandas数据结构和scipy、statsmodels等统计模型高度兼容。
这是一个与机器学习有效结合的图形库。想了解的可以参考它的github仓库，这里不再赘述。
优点：Scikit-Plot是ReiichiroNakano创建的机器学习可视化工具，可以以最快最简洁的方式绘制出可以用Matplotlib绘制的图形。关键是该库对机器学习相关的可视化处理有更好的支持。
networkx 是一个 Python 包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选属性组成的数据结构。顶点表示数据，边由两个顶点唯一确定，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以有更多的属性来存储更多的信息。
优点：用于创建、操作和研究复杂网络的结构，以及学习复杂网络的结构、功能和动力学。
以上是我的回答，希望对你有帮助！
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