今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。
一共22个Python绘图包：
Python 绘图包
altair – 基于Vega Lite的声明性统计可视化
bokeh – 用于Python的交互式Web绘图
Chartify – Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表
diagram – 使用UTF-8字符的文本模式图
ggplot – 基于R的绘图系统ggplot2
glumpy – OpenGL科学可视化库
holoviews – 来自注释数据的复杂和声明性可视化
ipychart – Jupyter Notebook中使用Chart.js
mayai – 用Python进行交互式科学数据可视化和3D绘图
matplotlib – 二维绘图库
missingno – 提供灵活的数据可视化工具集，允许基于matplotlib快速直观地总结数据集的完整性
plotly – 基于plotly.js的交互式 络可视化
PyQtGraph – 交互式实时2D/3D/图像打印和科学/工程小部件。
PyVista – 通过可视化工具包（VTK）的流线型界面进行3D绘图和 格分析
seaborn – 用于制作有吸引力且信息丰富的统计图形的库
toyplot – 儿童大小的Python绘图工具包，具有成人大小的目标
three.py – 基于PyOpenGL的易于使用的3D库。灵感来自Three.js
veusz – Python多平台GUI绘图工具和图形库
VisPy – 基于OpenGL的高性能科学可视化
vtk – 3D计算机图形、图像处理和可视化，包括Python界面
pandas-profiling – 生成具有可视化功能的统计分析 告，以进行快速数据分析
pyechars – 基于Echarts库的Python绘图库
最后再分享一个对应上面22个绘图包的思维导图：
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