Pandas
pandas ：pannel data analysis（面板数据分析）。pandas是基于numpy构建的，为时间序列分析提供了很好的支持。pandas中有两个主要的数据结构，一个是Series，另一个是DataFrame。
该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
matplotlib
matplotlib 是第一个 Python 可视化程序库，有许多别的程序库都是建立在它的基础上或者直接调用它。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。Matplotlib 能够绘制许多不同的图形，还能调用多个级别的许多 API。
Seaborn
Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易。
ggplot
ggplot 基于R的一个作图包 ggplot2, 同时利用了源于 《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念。ggplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图。比如你可以从轴开始，然后加上点，加上线，趋势线等等。虽然《图像语法》得到了“接近思维过程”的作图方法的好评，但是习惯了matplotlib的用户可能需要一些时间来适应这个新思维方式。
Bokeh
Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示，它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上的流程。
pygal
pygal 跟 Bokeh 和 Plotly 一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。跟其他两者的主要区别在于它可以将图表输出为SVG格式。如果你的数据量相对小，SVG就够用了。但是如果你有成百上千的数据点，SVG的渲染过程会变得很慢。
Plotly
plotly是一款强大的作图工具，可以快速制作各种精美的图表，而且生成的图表可以实时与用户产生交互，提供在别的库中很难找到的几种图表类型，比如等值线图，树形图和三维图表。
geoplotlib
geoplotlib是python的一个用于地理数据可视化和绘制地图的工具箱，并提供了一个原始数据和所有可视化之间的基本接口，支持在纯python中开发硬件加速的交互式可视化，并提供点映射、内核密度估计、空间图、泰森多边形图、形状文件和许多更常见的空间可视化的实现。除了为常用的地理数据可视化提供内置的可视化功能外，geoplotlib还允许通过定义定制层来定义复杂的数据可视化（绘制OpenGL，如分数、行和具有高性能的多边形），创建动画。
Gleam
Gleam允许你只利用Python构建数据的交互式，生成可视化的网络应用。无需具备HTML CSS或Jave知识，就能使用任一种Python可视化库控制输入。当你创建一个图表的时候，你可以在上面加上一个域，让任何人都可以实时地玩转你的数据，让你的数据更通俗易懂。
missingno
missingno 是基于matplotlib建造的一个模块，出图速度很快，灵活的处理pandas数据。是一个灵活的、易于使用的数据可视化和实用工具集，用图像的方式让你能够快速评估数据缺失的情况，而不是在数据表里面步履维艰。
Leather
Leather一种可读且用户界面友好的API，新手也能快速掌握。图像成品非常基础，适用于所有的数据类型，针对探索性图表进行了优化，产生与比例无关的SVG图，这样在你调整图像大小的时候就不会损失图像质量。
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