集成 pandas 的统计可视化工具，适用于快速探索分布、关系和分类比较，具备美观的默认设置。最适合绘制箱线图、小提琴图、配对图和热力图。基于 matplotlib 构建。如需交互式图表，请使用 plotly；如需出版级样式，请使用 scientific-visualization。

UMAP 维度约简：用于 2D/3D 可视化和聚类预处理（HDBSCAN）的快速非线性流形学习，支持监督/参数化 UMAP，适用于高维数据。

使用此技能处理和分析超出可用内存的大型表格数据集（数十亿行）。Vaex 在外部存储 DataFrame 操作、惰性求值、快速聚合、大数据高效可视化以及大规模数据集的机器学习方面表现卓越。当用户需要处理大型 CSV/HDF5/Arrow/Parquet 文件、对海量数据集进行快速统计分析、创建大数据可视化图表，或构建无法完全装入内存的机器学习流水线时，适用于此场景。