数据可视化是数据科学和分析的关键要素，可以增强对复杂数据的理解和交流。
Python的数据可视化库有很多，目前使用广泛的主要有两个，一个是老牌的Matplotlib，一个是新秀Plotly。
Matplotlib通常被认为是Python数据可视化的基础库，自2003年以来一直是数据科学家，分析师和研究人员的坚定伙伴。
而Plotly，作为Python数据可视化领域的一位后起之秀。
2013年，面对动态与交互式数据可视化的迫切需求应运而生，其绘制的图表不仅数据承载丰富，且具备极强的视觉吸引力与交互特性，能够很好地适配网络应用场景。
本文从自己的使用经验来比较两者的优缺点。
1. Matplotlib
Matplotlib诞生至今已有20多年，为了适应可视化的发展，经历了多次的变革，它的主要优点有：
- 绘图类型丰富：这是历史悠久的好处，它支持的图表类型非常多，几乎能够满足任何需求
- 定制化能力强：可以对可视化的各个方面的精细控制
- 图片质量高：能够生成符合科学出版物和演示标准的高质量图像
- 与其他库集成：
Matplotlib与很多其他Python库（如NumPy，Pandas和SciPy）都有集成，允许在绘图前进行无缝的数据操作和分析
它的缺点也很明显，主要有：
- 学习难度高：诞生比较早，受
MATLAB的编程风格影响，对新手来说会觉得绘制一个图比较繁琐 - 图表样式朴素：特别是与后面介绍的Poltly比，默认的样式明显是上个世代的风格
- 代码冗长：绘制一个简单的图表也需要多行代码
- 互动性差：都是静态图片，稍微变化数据范围也要重新生成
2. Plotly
我自从开始使用Plotly之后，使用Matplotlib越来越少了，Plotly图表的交互性是我选择它的最主要原因。
Plotly的主要优点包括：
- 交互性强：创建交互式的可视化图表，支持悬停、单击、缩放和平移等等
- Web集成：无缝集成到Web应用程序，博客和仪表板中
- 图表功能多：支持多种图表类型，从散点图到3D图
- 文档更清晰：从
Plotly的文档很容易找到你所需要的绘图信息和参数。这一点比Matplotlib的文档要好很多
当然，作为后起之秀，它的缺点不多，我觉得可能算是问题的有两点。
一是性能问题，遇到超大数据集或复杂可视化时，渲染时间很慢（这也是因为Plotly提供的不是静态图片，而是交互式的页面）；
还有一个就是，虽然Plotly提供了一个供本地使用的开源库，但一些高级特性和功能只能通过Plotly的在线云服务提供。
如果你的工作环境安全要求高，或者只能离线，那么Plotly的有些功能会有限制。
3. 总结
目前来看，Matplotlib依然是一个流行的库，它非常适合创建静态可视化，可以作为新Python用户的理想起点。
如果你要做报告或者论文，那么用Matplotlib生成应用其中的图表非常合适。
而Plotly更适合创建美观，交互式的图表，以显示在Web浏览器中。
如果你的分析数据经常变化，分析时需要来来回回的查看数据各个阶段的情况，那么用Plotly更好。
总之，如果现阶段让我做选择，我会倾向于Plotly。
因为它能够以最少的代码创建出令人惊叹的可交互的可视化效果。
当然，正确的选择最终取决于你的项目要求。
因此，无论是Matplotlib还是Plotly，最适合你的库是最符合你的技能和数据可视化项目需求的库。
4. 补充
Python中还有两个可视化库也不错，但是没有Matplotlib和Plotly这么知名。
一个是Seaborn，它是基于Matplotlib库并提供了更高级的接口和更丰富的图形样式，可以看作是一个更简单，更易用的Matplotlib。
如果对图表的定制化没有那么高要求的话，可以考虑在使用Matplotlib的场合用Seaborn来代替。
另一个是Bokeh，它不是基于Matplotlib的，是一个专注于创建交互式Web图表的Python库。
它提供了丰富的图表类型和交互功能，可以创建出高度可定制的交互式图表。
它与Plotly相比，功能毫不逊色，只是使用起来没有Plotly那么简单，易上手，学习成本更高一些。