对于编程的印象，很多人还是停留在程序代码上。其实我们早就可以运用代码，绘制出我们想要的数据图片，然后更多的应用于数据分析中。目前python可视化图库已经发展的非常全面，其中的种类也比较多，这里给大家分享一些常用的图形库，同时带来散点图的代码示例练习。

一、可视化图形库

1.seaborn 是基于matplotlib的高级版，主要针对的数据挖掘和机器学习的变量特征选取，可以用非常短小的代码就可以画出多维变量的可视化图形。

2.plotly同时支持Python和R语言，并且实现了在线导入数据做可视化并保存内容在云端server的功能。做演示的时候，只需要在本地的jupyter notebook与plotly server建立通信，即可调用已经做好的可视化内容做展示。

3.pyecharts是基于百度echarts的一个开源项目，也是我经常使用的交互可视化的工具，相比bokeh和plotly，pyecharts的语法更简单，实现效果更佳出众。

4.bokeh是python中一款基于网页的画图工具库,可以用于网站的可视化展示，具有交互性。

二、可视化图形代码

散点图

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 数据准备
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
# 用Matplotlib画散点图
plt.scatter(x, y,marker='x')
plt.show()
# 用Seaborn画散点图
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind='scatter');
plt.show()

python的可视化图形库介绍，大家在了解了这些基础的图形库后，就可以进行对应的下载。已经安装好的小伙伴，就可以开始画散点图了。