如今是信息大爆炸时代，大数据这个词相比也是已人尽皆知，包括现在的大数据行程码、健康码等都离不开大数据这个环境。但是在这个信息大爆炸的时代里，如果空有海量数据是无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢？用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来？
答案自然是要提供像人眼一样有直觉、交互和反应灵敏的可视化环境。数据可视化的应用十分广泛，几乎各行各业都可以与其匹配上。例如运用到自然科学、工程技术、通信、金融和商业等各种领域。下面我们来基于Python简单地了解一下实用的可视化库。
1、Matplotlib
Matplotlib是一个Python2维绘图库，已经是广大Python开发者公认的数据可视化工具，开发者可以通过Matplotlib很轻松的画一些或简单或复杂地图形，仅仅只需几行代码即可生成各种图形，例如：线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。
对于一些简单的制图，特别是与IPython结合使用时，pyplot模块提供了一个matlab接口。你可以通过面向对象的接口或通过一些MATLAB的函数来更改控制行样式、字体属性、轴属性等。
2、Seaborn
Seaborn是基于Matplotlib产生的一个模块，它的特点是专攻于统计的可视化，可以和pandas进行无缝链接，方便一些初学者更容易上手。相对于Matplotlib而言，Seaborn的语法更简洁。
3、HoloViews
HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。
4、Altair
Altair是Python的一个公认的统计可视化库。Altair是Python中非常出色的统计可视化库。它非常简单、友好，对于一些初学者更容易弄懂。并且基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。Altair AP不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega - lite规范发出JSON数据结构。
在Python中还有许多许多数据可视化的库，像PyQtGraph、ggplot、Bokeh、pygal、VisPy、NetworkX、Plotly、geoplotlib、folium、vincent、mpld3、python-igraph、missingno、Mayavi2、Leather这些都是Python中深受广大开发者喜爱的，因此何时选用何种方案才变得极具挑战性。
