Matplotlib,Seaborn,Boken

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的一個繪圖函式庫，用於生成各種圖表和可視化資料。它非常靈活，並且被廣泛應用於數據科學和數據分析中。Matplotlib 能夠繪製折線圖、柱狀圖、圓餅圖、散佈圖、熱圖等多種圖表，並且提供了對圖表外觀的高度自定義功能。

Examples — Matplotlib 3.9.2 documentation

document.write(`<img src="../_static/logo_dark.svg" class="logo__image only-dark" alt="Matplotlib 3.9.2 documentation - Home"/>`);

Seaborn

Seaborn 是建立在 Matplotlib 之上的 Python 資料視覺化函式庫，專注於讓繪圖變得更加簡單、優雅和有統計意義。它提供了高層次的接口來生成漂亮的統計圖表，並且對數據框架（如 pandas）的支援非常友好，適合進行數據探索和視覺化分析。

Seaborn 尤其擅長視覺化統計關係、分佈和分類，並且提供了很多常見的統計圖表，如散佈圖、條形圖、箱線圖、熱圖等。

seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentation

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Bokeh

Bokeh 是另一個強大的 Python 資料視覺化函式庫，專門用來生成互動式圖表，特別適合於在網頁中展示。與 Matplotlib 不同的是，Bokeh 不僅能夠生成靜態圖表，還可以創建可互動操作的圖形，這使得它在 Web 應用中非常受歡迎。

Bokeh 可以生成多種圖表，包括折線圖、柱狀圖、散點圖、熱圖等，並支持縮放、平移、工具提示等互動功能。這些功能使得 Bokeh 在數據分析的交互式展示上具有很大的優勢。

Bokeh 的一些優點：

1. 互動功能：支持縮放、平移、懸停顯示提示等互動操作。
2. 網頁嵌入：生成的圖表可以直接嵌入到 HTML、Jupyter Notebook 中，或者使用 Bokeh 服務器進行部署。
3. 大數據集：Bokeh 能夠有效處理和視覺化大量數據，特別適合 Web 應用中的數據儀表板。

Bokeh

Bokeh is a Python-based visualization library, capable of building plots from simple charts to interactive dashboards.

Bryan Van de Ven