这篇文章运用简单易懂的例子给大家介绍Python数据可视化中常用的绘图库有哪些? Python常用的绘图库，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家的学习能有所帮助，下面让我们一起来了解下吧。
1.matplotlib绘图
它是python中的一个2d绘图库，通过这个库，你可以仅仅只需要几条简单的代码就可以绘制出一个图，经典的就是绘制直方图和折线图，下面看个最简单的用法：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X=np.linsapace(-2,2,50)#在（-2,2）这个区间均匀取出50个点 Y=2*x plt.plot(x,y) plt.show()
#显示图片
总结matplotlib绘图原理主要分为六个步骤:导库、创建画布对象、获取对象的对应x轴，y轴坐标、调用对象、进行图片绘制、显示图形。
2.seaborn绘图
这个库跟matplotlib绘图库存在一定的联系，但是它稍微比matplotlib库更加高级，在使用seaborn之前你必须了解matplotlib库，对于matplotlib库参数设置，seaborn绘制图形都能拿出来使用。Seaborn之所以高级，是因为需要记忆的东西不是很多，不需要了解大量的低沉参数，就可以绘制出很多图形，让画图更加简单，同时兼容numpy、pandas数据结构，更大程度上完成可视化。
3.pyecharts绘图
它是一种全新的作图工具，你想学好它就必须学会它的绘图逻辑，绘图逻辑分为以下几个步骤：
首先确定图表类型
实例化这个图形类
添加数据
显示保存图表
举个例子：
# 选择图表类型：我们这里使用的是线图，从charts模块中导入Line这个模块；
#导入库
from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts import numpy as np x = np.linspace(0,4 * np.pi,50) y = np.sin(x) (
#我们绘制的是Line线图，就需要实例化这个图形类，直接Line()即可；
Line()
# 添加数据，分别给x,y轴添加数据；
.add_xaxis(xaxis_data=x) .add_yaxis(series_name="line线图",y_axis=y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题",subtitle=”副标题",title_link="https://www.baidu.com/"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts()) ).render_notebook()
# 使用render_notebook()用于显示及保存图表；
关于Python数据可视化中常用的绘图库有哪些? Python常用的绘图库就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。
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