我们都知道视觉是人们很重要的一种感官，而Python中可视化在數据相关的研发中也起到“一木支危楼 ”的作用。如果从直接查看离线存储在各类数据库中杂乱无章的数据会让人瞬间感到崩溃且没有頭绪。但是如果对数据进行可视化，那么数据就变得一目了然比如：我们可以通过可视化看到一年中不同月份的降雨量、不同工作行業的薪资水平、不同城市房价的对比等。接下来小编介绍5款Python可视化工具它们各有所长，应用于不同的场合！
凡是做过Python开发的应该对matplotlib都不陌生它俨然已经成了Python的标准库级别的第三方库。matplotlib它像大多数编程语言的标准库一样具有读写、显示、子图、常见图形等可以满足大多数需求常见
相对于Matplotlib和pyecharts前两款Python可视化工具，plotly.py更偏重于交互式图形可视化plotly.py是基于plotly.js进行开发，它继承了plotly.js的诸多优点例如，可以绘制科学图表、SVG地图、3D图形、财务图表等丰富图形
数据可视化大多数都需要把数据读取到内存中，然后对内存中的数据进行可视化但是，对于真正囹人头疼的是一次又一次的开发读取离线文件的数据接口而AutoViz的优势是可以做到1行代码轻松实现可视化，可解决开发读取离线文件的数据接口痛点的同时兼容txt、csv、json等主流离线数据格式，它适用于计算机视觉、机器学习等涉及离线数据较多的应用场景
Altair是一款基于Vega 和Vega-Lite开发的統计可视化库。Altair构建在强大的Vega-Lite JSON规范之上并且具有API简单、友好、一致等诸多优点。所以我们通过使用Altair可以把更多时间花费在理解数据和業务逻辑上，用最简短的代码实现数据可视化
Python相关的开发工作，很难绕过数据这一关无论是做数据分析与挖掘，还是机器学习、计算機视觉因此，一款好用的Python可视化工具可以让开发效率得到极大的提升。以上介绍的5款Python可视化工具各有所长我们可以根据自己的工作鈈同，需求不同选择一款最适合自己的可视化工具！