python可视化编程环境

Python拥有丰富的可视化编程环境，其中最著名的包括：

1. **Matplotlib**：这是最基础也最广泛使用的数据可视化库，可以创建静态、动态和交互式图表，支持线图、散点图、柱状图等多种类型。

2. **Seaborn**：基于Matplotlib构建，提供更高级别的接口和美观的主题，特别适合统计图形的制作。

3. **Plotly**：提供了交互式的图表，支持Web和桌面应用，适用于数据科学、网络分析等领域。

4. **Bokeh**：另一个强大的交互式可视化库，适合大型数据集和实时更新的可视化场景。

5. **PyQtGraph**：针对科学计算和数据分析，提供了实时图形、图像处理和信号处理的功能。

6. **Jupyter Notebook**：结合了代码、文本和可视化，是一种流行的交互式数据科学环境，支持多种可视化库的整合。

7. **Matplotlib with Plotly/Bokeh**：这些库提供了对原生Matplotlib的支持，可以在Notebook中生成交互式图表。

8. **Altair**：基于声明式API，可以快速生成漂亮且可复用的统计图表。

相关问题：
1. Matplotlib和Seaborn的主要区别是什么？
2. 如何在Python中创建交互式图表并集成到网页中？
3. Jupyter Notebook如何支持可视化库的并行使用？