编程|想学Python科研绘图的看过来，22个绘图包，极简总结！

看到一篇关于Python绘图包的总结，分享给大家。对于工具而言，我们要做的是平时看看，稍微学学，不必深究。这样遇到问题的时候，知道用什么工具来解决就可以了。以下是原文！

今天小编参考github ，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。

一共22个Python绘图包：
Python 绘图包

altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化
bokeh - 用于Python的交互式Web绘图
Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表
diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图
ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2
glumpy - OpenGL科学可视化库
holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性可视化
ipychart - Jupyter Notebook中使用Chart.js
mayai - 用Python进行交互式科学数据可视化和3D绘图
matplotlib - 二维绘图库
【编程|想学Python科研绘图的看过来，22个绘图包，极简总结！】missingno - 提供灵活的数据可视化工具集，允许基于matplotlib快速直观地总结数据集的完整性
plotly - 基于plotly.js的交互式网络可视化
PyQtGraph - 交互式实时2D/3D/图像打印和科学/工程小部件。
PyVista – 通过可视化工具包（VTK）的流线型界面进行3D绘图和网格分析
seaborn - 用于制作有吸引力且信息丰富的统计图形的库
toyplot - 儿童大小的Python绘图工具包，具有成人大小的目标
three.py - 基于PyOpenGL的易于使用的3D库。灵感来自Three.js
veusz - Python多平台GUI绘图工具和图形库
VisPy - 基于OpenGL的高性能科学可视化
vtk - 3D计算机图形、图像处理和可视化，包括Python界面
pandas-profiling - 生成具有可视化功能的统计分析报告，以进行快速数据分析
pyechars - 基于Echarts库的Python绘图库

最后再分享一个对应上面22个绘图包的思维导图：

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来源：程序员zhenguo
转自：Paper绘图
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