有一些基于 Matplotlib 并提供了更高级的 API 封装的数据可视化 Python 库，这些库旨在使数据可视化更加容易和美观。以下是一些常见的库：
- Seaborn：Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 基础之上的库，专注于统计数据可视化。它提供了高级的函数和美观的默认样式，用于创建各种统计图形，如散点图、折线图、柱状图和箱线图。Seaborn 的API相对简单，适用于快速创建各种图形。
- Pandas Plotting：Pandas 是一个数据分析库，它提供了内置的数据可视化功能，允许用户通过调用 DataFrame 和 Series 对象的
.plot()方法来创建基本的图表。虽然它不如 Seaborn 复杂，但对于简单的数据探索和可视化非常方便。 - Plotly：Plotly 是一个交互式的数据可视化库，它允许用户创建交互式图表和仪表板。虽然它有 Python API，但也有 JavaScript 版本，适用于创建在线和互动图表。
- Altair：Altair 是一个声明性的数据可视化库，它使用简单的语法来生成 Vega-Lite 规范的图表。Altair 的目标是提供易于理解和可复用的可视化代码。
- Holoviews：Holoviews 是一个用于构建交互式数据可视化的库，它允许用户创建丰富的图表和可视化工具。它的设计理念是将数据与其可视化紧密集成在一起，以简化工作流程。
这些库都有自己的特点和适用场景。选择哪个库取决于你的需求、数据类型和个人偏好。Seaborn 是一个常用的选择，因为它提供了美观的默认样式和简单的API，适用于许多常见的数据可视化任务。如果需要更多的交互性和自定义性，Plotly 和 Holoviews 是不错的选择。如果你喜欢声明性的编程风格，可以考虑 Altair。