对于 Python语言来说，比较传统的数据可视化模块是Matplotlib，但它存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化方面的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性，所以一经问世就受到开发人员的喜爱。
数据分析领域，NumPy、SciPy、StatsModels、Pandas等模块的建立与发展奠定了Python在数据分析领域中的重要地位。这些模块简单又好用，它们提供的解决方案能够满足绝大部分业务需求。在人工智能领域，Python也有非常棒的解决方案，如 Sklearn、TensorFlow、MXNet、Theano、PyTorch、Caffe等都是非常好的开源模块。尤其在人工智能中最前沿的深度学习领域，Python几乎占据了霸主的地位。Python借助在数据分析领域中开源模块的优势，在量化投资领域逐渐占据了领头羊的地位。国内外主流量化投资网站大多支持Python语言，其在量化投资领域有一种逐渐淘汰其他语言，一统“江湖”之势。
推荐参考《Python 数据分析基于Plotly 的动态可视化绘图》PDF+代码
《Python 数据分析基于Plotly 的动态可视化绘图》PDF，552页，带书签目录，文字可以复制，配套源代码。
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《Python 数据分析基于Plotly 的动态可视化绘图》主要介绍Plotly在可视化各领域的应用，包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习和量化投资等，方便读者对Plotly快速上手。Plotly有着自己强大又丰富的绘图库，支持各种类型的绘图方案。Plotly是基于JavaScript的绘图库，所以其绘图结果可以与Web应用无缝集成。总之，Plotly在绘图模块上是Matplotlib强有力的竞争对手，Plotly绘图的种类丰富、效果美观、易于保存与分享，因而越来越受数据分析人士的喜爱。
poltly库基本入门 常见的应用场景学习
《Python数据可视化之matplotlib实践》借助matplotlib讲解开展Python数据可视化实践所需要掌握的关键知识和技能，主要由matplotlib入门、精进、演练和拓展四部分组成，为方便对内容进行有效实践，相关章节都会配以大量典型的综合案例。使用的代码都是Python编程知识里的基础内容，有利于将时间和精力放在数据可视化的实践本身上，适合对Python数据可视化有兴趣的各行业和领域的有识之士。
《Python数据可视化之matplotlib实践》PDF，248页，带书签，文字可复制。
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相当于告诉你，这些常规图是用什么方法绘制的，这些函数的主要参数是什么。一句话总结：没有什么优点，也没有什么缺点的Matplotlib入门。
作为入门参考，还是不错的。分门别类的给出很多示例，方便速查，比起看官方英文文档轻松很多。前后行文稍微有点重复，比如函数介绍和常见图表。多看可以默认划线，而不是像当当那样必须先选段落再划线，而且可以跨多页内容划线，导出摘录笔记的内容也是完整的。
