Python是一種多功能的編程語言，在金融領域中廣泛應用。Python擁有各種金融圖形庫，這些庫使得Python成為金融數據可視化的首選語言。

在Python中，Matplotlib和Seaborn是兩個非常流行的可視化庫。Matplotlib主要用于2D圖表，Seaborn則提供了更高級的繪圖功能。以下是幾個常用的金融圖形包。

1. matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
2. seaborn
import seaborn as sns
sns.set_style('darkgrid')
df = sns.load_dataset('tips')
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", style="time", data=tips);
3. plotly
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
fig = go.Figure(data=go.Ohlc(x=df['Date'],
open=df['AAPL.Open'],
high=df['AAPL.High'],
low=df['AAPL.Low'],
close=df['AAPL.Close']))
fig.show()
4. bokeh
from math import pi
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [4, 5, 8, 6, 7, 2, 3]
plt = figure(title="Bokeh Example", x_axis_label='X Axis', y_axis_label='Y Axis')
plt.vbar(x=x, top=y, width=0.5, color='red')
show(plt)

無論是用于交互式或靜態可視化，這些金融圖形包提供了豐富的函數庫、示例和文檔支持，使金融數據可視化簡單易用。