机器学习可视化

• seaborn(http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/)基于 matplotlib 构建，让 你可以轻松地制作更漂亮也更复杂的可视化。

• D3.js(http://d3js.org/)是一个 JavaScript 库，可以制作精致的基于网络的交互可视化。 尽管它并不存在于 Python 中，但它很时髦，并且应用广泛，值得你花时间来了解它。

• Bokeh(http://bokeh.pydata.org/en/latest/)是一个较新的库，它将 D3 风格的可视化引入 了 Python 中。

• ggplot(https://pypi.python.org/pypi/ggplot) 是 流 行 的 R 库 ggplot2 的 Python 接 口。 ggplot2 被广泛用于生成“出版级别”的图形图像。如果你是一个热情的 ggplot2 用户， 它可能是非常有趣的工具，但如果你不熟悉它，可能会觉得使用起来有些困难。

• 最后就是，最常用的matplotlib工具