数据可视化是python最常见的应用领域之一，数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表达出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。
在学术界有一句话广为流传，A picture worths thousand words，就是一图值千言。在课堂上，我经常举的例子就是大家在刷朋友圈的时候如果看到有人转发一篇题目很吸引人的文章时，我们都会点击进去，可能前几段话会很认真地看，文章很长的时候后面就会一目十行，失去阅读的兴趣。
所以将数据、表格和文字等内容用图表的形式表达出来，既能提高读者阅读的兴趣，还能直观表达想要表达的内容。
python可视化库有很多，下面列举几个最常用的介绍一下。
matplotlib
它是python众多数据可视化库的鼻祖，也是最基础的底层数据可视化第三方库，语言风格简单、易懂，特别适合初学者入门学习。
seaborn
Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。
pyecharts
pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。
bokeh
bokeh是一个面向web浏览器的交互式可视化库，它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造，并在大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。
python这些可视化库可以便捷、高效地生成丰富多彩的图表，下面列举一些常见的图表。
柱形图
条形图
坡度图
南丁格尔玫瑰图
雷达图
词云图
散点图
等高线图
瀑布图
相关系数图
散点曲线图
直方图
箱形图
核密度估计图
折线图
面积图
日历图
饼图
圆环图
马赛克图
华夫饼图
还有地理空间型等其它图表，就不一一列举了，下节开始我们先学习matplotlib这个最常用的可视化库。
python在Web开发、数据分析、机器学习等方面，有较好的优势。
1、Web开发
Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。这些Web框架可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。这是在你的额服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏览器的代码(前端代码)。
2、数据科学
数据科学，这里包括机器学习，数据分析和数据可视化。机器学习通过实现算法，该算法能够自动检测输入中的模式。
3、数据分析和数据可视化
使用Python进行数据分析/可视化，进行数据可视化时，Matplotlib是非常热门的库。
扩展资料
1、应该使用哪种Python Web框架
Django和Flask是最流行的两种Python Web框架。如果你刚刚入门，可以使用其中一种。
2、有一些热门的机器学习库和Python框架。其中两个最热门的是scikit-learn和TensorFlow。scikit-learn带有一些内置的热门机器学习算法。TensorFlow是一个低级库，能让你创建自定义机器学习算法。
参考资料
百度百科-Python
