python中matplotlib，seaborn，bokeh，pyecharts的区别

matplotlib、seaborn、bokeh和pyecharts都是Python中的数据可视化库，它们之间有以下区别：

1. matplotlib是Python中最常用的数据可视化库，支持绘制各种类型的图表，包括线性图、散点图、柱状图等等。它的API非常丰富，可以满足大多数绘图需求。

2. seaborn是在matplotlib的基础上进行封装的库，增加了很多高级特性，比如支持绘制更多类型的图表、更美观的配色方案、更方便的数据分析功能等等。它的主要目标是让用户更容易地探索和理解数据。

3. bokeh是一个交互式的可视化库，支持绘制各种类型的图表，并且可以在网页上实现交互，比如鼠标悬停、缩放、平移等等。它的主要优势是可以为数据建立交互式应用程序。

4. pyecharts是一个基于echarts的Python可视化库，支持绘制各种类型的图表，并且可以在网页上实现交互。它的主要优势是可以方便地与Python中的其他库进行集成。

综上所述，选择哪个库取决于你的具体需求。如果你需要更高级的特性，可以选择seaborn或bokeh；如果你需要更方便的数据分析功能，可以选择seaborn；如果你需要在网页上实现交互，可以选择bokeh或pyecharts。如果你只是需要绘制简单的图表，那么matplotlib已经足够了。

相关问题

vscode的python使用matplotlib的plt.show()不显示图形

在vscode中使用matplotlib绘制图形时，当调用plt.show()方法时可能会出现图形不显示的情况。这主要是因为vscode默认使用的Python解释器与matplotlib不兼容所导致的。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 确保使用正确的Python解释器：打开vscode的终端，使用命令"which python" 或 "where python" 来查看当前使用的Python解释器的路径。确保路径与你安装matplotlib时使用的Python解释器路径一致。

2. 检查matplotlib版本：确保你安装的matplotlib版本是最新的。可以使用命令"pip show matplotlib"来查看已安装的matplotlib版本，并尝试升级到最新版本。

3. 更改绘图后台：在代码中添加如下一行代码可以尝试更改绘图的后台。例如使用TkAgg或者QtAgg后台绘图：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

4. 打开vscode的"settings.json"文件并添加以下一行设置来修改vscode的用户设置：

"python.show.plot.figure.automatic": false

这将禁用vscode自动显示绘图，需要手动调用plt.show()方法来显示图形。

5. 在vscode中使用其他绘图库：除了matplotlib，还有其他绘图库如seaborn、plotly、bokeh等。尝试使用其他绘图库来代替matplotlib，可能会解决图形不显示的问题。

以上方法中任意一种都可能解决vscode中matplotlib不显示图形的问题。选择适合你的情况的方法进行尝试。如果问题仍未解决，建议查阅相关的文档或者在社区论坛中寻求帮助。

我该怎么学习python matplotlib

以下是学习Python Matplotlib的一些建议：

1.了解Matplotlib的基础知识：学习Matplotlib之前，需要先了解Python的基础知识和语法。 Matplotlib是一种Python数据可视化库，它提供了大量的函数和方法，可以用于创建各种图表和图形。 在开始学习Matplotlib之前，建议您先了解Python的基础知识。

2.学习Matplotlib的文档：Matplotlib提供了完整的文档，包括教程，示例图表和API参考。 您可以从Matplotlib官方文档（https://matplotlib.org/stable/index.html）或其他在线资源中学习Matplotlib。

3.使用Matplotlib绘制简单的图表：学习Matplotlib之前，您可以先尝试使用Matplotlib绘制简单的图表，例如线图，散点图和柱状图。 这将帮助您熟悉Matplotlib的基本函数和方法。

4.阅读Matplotlib示例代码：Matplotlib提供了大量的示例代码，可以帮助您更深入地了解Matplotlib的使用。 您可以从Matplotlib的示例库（https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html）中找到各种示例图表和代码。

5.参与Matplotlib社区：Matplotlib有一个活跃的社区，您可以在社区中获得帮助和支持。 您可以参与Matplotlib的邮件列表，GitHub问题跟踪器和Stack Overflow等社区。

6.使用Matplotlib绘制复杂的图表：一旦您掌握了Matplotlib的基础知识，您可以开始使用Matplotlib绘制更复杂的图表，例如3D图形，热图和等高线图。

7.了解Matplotlib的扩展包：除了Matplotlib本身，还有许多与Matplotlib相关的扩展包，例如Seaborn，ggplot和Bokeh等。 了解这些扩展包可以帮助您更加高效地使用Matplotlib。

总之，学习Python Matplotlib需要一定的时间和经验。 通过不断的实践和研究，您将能够掌握Matplotlib的使用，并创建各种复杂的图表和图形。