Python是一種功能強(qiáng)大的編程語(yǔ)言，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域。為了更好地可視化數(shù)據(jù)和模型，開(kāi)發(fā)者們開(kāi)發(fā)了各種可視化工具。其中，識(shí)圖工具在數(shù)據(jù)探索和模型評(píng)估方面非常有用。

下面介紹幾個(gè)Python相關(guān)的識(shí)圖工具：

1. Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

Matplotlib是Python中使用最廣泛的繪圖庫(kù)之一。它支持許多類型的圖，例如線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、等高線圖等。它提供的函數(shù)和方法非常豐富，可以滿足大多數(shù)的繪圖需求。

2. Seaborn
import seaborn as sns
import numpy as np
data = np.random.randn(100, 4)
sns.boxplot(data=data)
plt.show()

Seaborn是一個(gè)基于Matplotlib的高級(jí)可視化庫(kù)。它提供了更美觀和實(shí)用的圖形界面，能夠更方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和探索。Seaborn支持多種類型的圖形，例如分布圖、熱力圖、聯(lián)合分布圖等。

3. Bokeh
from bokeh.plotting import figure, show
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
p = figure(title="Sin Wave")
p.line(x, y, line_width=2)
show(p)

Bokeh是一個(gè)用于構(gòu)建交互式網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用的Python庫(kù)。它通過(guò)JavaScript將繪圖數(shù)據(jù)傳輸?shù)絎eb瀏覽器中，可以在Web瀏覽器中與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。Bokeh主要用于數(shù)據(jù)可視化和可視化探索。

以上是三個(gè)Python相關(guān)的識(shí)圖工具，每個(gè)工具都有其自己的優(yōu)點(diǎn)和限制。開(kāi)發(fā)者需要根據(jù)自己的需求選擇適合自己的工具。