Python可视化工具分类

Python可视化工具可以分为以下几类：

1. Matplotlib：Matplotlib是Python中最常用的绘图库，可以创建各种静态、动态、交互式的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。

2. Seaborn：Seaborn是建立在Matplotlib之上的高级数据可视化库，提供了更简单和美观的界面，支持更多复杂的统计图表和热力图。

3. Plotly：Plotly是一个交互式可视化库，可以创建漂亮的交互式图表和仪表板。它支持绘制线图、散点图、柱状图、热力图等，并且可以与Plotly的在线编辑器相结合使用。

4. Bokeh：Bokeh是一个用于构建交互式可视化应用程序的库，提供了高性能的绘图功能。它支持绘制静态和动态图表，并且可以通过JavaScript实时更新数据。

5. ggplot：ggplot是基于R语言中的ggplot2包开发的一个Python库。它提供了类似于ggplot2的语法，可以创建高度可定制的统计图表。

6. Altair：Altair是一个声明性可视化库，通过简洁的语法和强大的数据绑定功能，使得创建复杂图表变得更加容易。

7. Plotnine：Plotnine是一个基于ggplot2的Python库，提供了与ggplot2相似的语法和功能，可以创建精美的统计图表。

8. NetworkX：NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库，可以绘制网络图、节点图、流程图等。

这些工具都具有不同的特点和适用场景，选择合适的工具取决于你要解决的问题和个人偏好。