乐工具技术知识在Python中，可以使用多个库进行数据可视化，以下是一些常用的库及其基本用法：
- Matplotlib：这是Python中最常用的绘图库之一，可以创建各种静态、动态和交互式的图表。它提供了丰富的绘图类型和自定义选项，可以满足各种数据可视化需求。
- Seaborn：基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的界面和更美观的默认主题。Seaborn支持各种统计图形，如分布图、分类图、关系图等，可以方便地进行数据探索和可视化。
- Plotly：一个交互式图表库，支持创建各种静态、动态和交互式的图表。Plotly支持多种输出格式，如HTML、PDF等，可以方便地将图表嵌入到Web应用或报告中。
- Bokeh：另一个交互式图表库，提供了丰富的图表类型和自定义选项。Bokeh支持实时数据流和大规模数据集的可视化，可以创建各种复杂的交互式图表。
在使用这些库进行数据可视化时，通常需要先准备好数据，然后使用相应的函数或方法创建图表。以下是一些基本示例：
- 使用Matplotlib绘制折线图：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图')
plt.show()
- 使用Seaborn绘制箱线图：
import seaborn as sns
data = https://www.yisu.com/ask/sns.load_dataset('tips')
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=https://www.yisu.com/ask/data)>
- 使用Plotly绘制散点图：
import plotly.express as px
data = https://www.yisu.com/ask/px.data.iris()'sepal_width', y='sepal_length', color='species')
fig.show()
- 使用Bokeh绘制柱状图：
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
data = https://www.yisu.com/ask/{'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5]}
source = ColumnDataSource(data)
p = figure(x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')
p.vbar(x='x', top='y', source=source)
show(p)
以上是一些基本示例，实际上这些库都提供了非常丰富的功能和选项，可以根据具体需求进行定制和扩展。
