一、核心可视化库概览
1. Matplotlib：基础与自由度的完美平衡
Matplotlib是Python可视化的基石，提供了无与伦比的自定义能力。虽然默认样式较为朴素，但通过精心调整，可以创造出版级质量的图表。
核心优势：
- 完全控制图表的每个元素
- 支持多种输出格式（PNG、PDF、SVG等）
- 与NumPy和Pandas深度集成
- 丰富的样式主题库
2. Seaborn：统计美学的代表
Seaborn基于Matplotlib，专注于统计可视化，内置了优雅的配色方案和现代化的设计风格。
核心优势：
- 默认样式就已经非常精美
- 自动处理统计关系
- 完美支持Pandas DataFrame
- 提供高级统计图表类型
3. Plotly：交互式可视化的领导者
Plotly能够创建高度交互的Web就绪图表，支持缩放、悬停提示、动画等功能。
核心优势：
- 交互性极强
- 3D可视化支持
- 支持在线发布和分享
- 现代化的设计风格
4. Bokeh：大数据交互可视化
Bokeh专为处理大规模数据集而设计，能够创建流畅的交互式可视化。
5. Altair：声明式可视化语法
Altair基于Vega-Lite，采用声明式语法，代码简洁优雅。
