Python作為一個強大的編程語言，因其簡潔、易讀易學而受到很多開發者的喜愛。在Python中，有著許多強大的繪圖庫，能夠滿足各種數據可視化的需求。下面，我們來看一下Python中一些常用的畫圖訓練庫。

Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.legend()
plt.show()

Matplotlib是Python中一個非常強大的圖形庫，可以用它來繪制出各種類型的可視化圖表，如折線圖、散點圖、條形圖等。上面的代碼展示了如何使用Matplotlib繪制一個簡單的sin函數曲線圖。

Seaborn

import seaborn as sns
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
sns.scatterplot(x='age', y='income', data=data)

Seaborn是一個基于Matplotlib的高級數據可視化庫，能夠創建各種繪圖，比如散點圖、線性回歸圖和柱狀圖等。上面的代碼展示了如何使用Seaborn繪制一個簡單的散點圖。

Plotly

import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=data['age'], y=data['income'],
mode='markers',
name='income'))
fig.update_layout(title='Income by Age',
xaxis_title='Age',
yaxis_title='Income')
fig.show()

Plotly是一個集數據可視化和科學計算于一體的全棧數據可視化庫。它支持Python、R、JavaScript等多種編程語言，能夠繪制出各種曲線圖、散點圖、地圖等。上面的代碼展示了如何使用Plotly繪制一個簡單的散點圖。

以上是Python中一些常用的可視化庫，當然還有其他好用的庫如ggplot、Bokeh等，根據需求選擇使用即可。