1. matplotlib
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.4.3 documentation
matplotlib.org
기초적인 패키지로 다양한 차트를 커스터마이징할 수 있다.
2. seaborn
https://seaborn.pydata.org/examples/index.html
Example gallery — seaborn 0.11.2 documentation
seaborn.pydata.org
matplotlib기반으로 만들어졌으며, 가장 자주쓰이는 패키지로 간단하게 보기 좋은 차트를 그릴 수 있다.
3. plotly
Plotly Python Graphing Library
Plotly's Python graphing library makes interactive, publication-quality graphs. Examples of how to make line plots, scatter plots, area charts, bar charts, error bars, box plots, histograms, heatmaps, subplots, multiple-axes, polar charts, and bubble chart
plotly.com
쉽고 이쁘게 인터렉티브한 시각화를 할 수 있다.
4.bokeh
https://docs.bokeh.org/en/latest/index.html
Bokeh documentation
Bokeh is a Python library for creating interactive visualizations for modern web browsers. It helps you build beautiful graphics, ranging from simple plots to complex dashboards with streaming data...
docs.bokeh.org
반응형, 웹 기반, 다양한 툴 박스를 이용할 수 있다.
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