Python 提供了多种数据可视化模块，每种模块都有其独特的功能和使用场景。以下是常用模块的汇总、对比及示例代码：

1. Matplotlib

特点：

最基础的绘图库，功能强大，灵活性高。支持 2D 和简单的 3D 绘图。语法相对复杂，但可定制性强。

适用场景：科学计算、学术研究、基础绘图。

示例代码：

2. Seaborn

特点：

基于 Matplotlib，提供更高级的接口。支持统计图表（如热力图、分布图）。默认样式美观，适合快速生成高质量图表。

适用场景：统计分析、数据探索。示例代码：

3. Plotly

特点：

支持交互式图表，适合网页嵌入。提供丰富的图表类型（如 3D 图、地图）。语法简洁，易于上手。

适用场景：交互式数据展示、网页应用。示例代码：

4. Pandas 内置绘图

特点：

基于 Matplotlib，集成在 Pandas 中。语法简单，适合快速绘制数据框中的图表。

适用场景：数据探索、快速可视化。示例代码：

5. Bokeh

特点：

专注于交互式可视化，适合网页应用。支持大规模数据集的高性能渲染。语法稍复杂，但功能强大。

适用场景：交互式网页图表、大数据可视化。示例代码：

6. Altair

特点：

基于 Vega-Lite，语法简洁，声明式绘图。适合快速生成交互式图表。对大数据集支持有限。

适用场景：快速生成交互式图表、数据探索。示例代码：

7. Pygal

特点：

专注于生成矢量图表（SVG），适合网页嵌入。支持交互式图表。语法简单，图表类型丰富。

适用场景：网页嵌入、矢量图表生成。示例代码：

模块对比

总结

如果需要快速生成图表，推荐使用Seaborn或Pandas。如果需要交互式图表，推荐使用Plotly或Bokeh。如果需要科学绘图，推荐使用Matplotlib。如果需要网页嵌入的矢量图表，推荐使用Pygal。

根据具体需求选择合适的模块，可以大大提高数据可视化的效率和质量！