底层绘图库，支持完全自定义。适用于需要对每个绘图元素进行精细控制、创建新型图表类型或与特定科学工作流集成的场景。支持导出为PNG、PDF、SVG格式以供发表。对于快速...

一个用于处理地理空间矢量数据的 Python 库，支持 Shapefile、GeoJSON 和 GeoPackage 文件。适用于进行地理数据分析、几何运算、坐标变换、空间连接、叠加分析、伪彩地图绘制，或任何涉及读取/写入/分析矢量地理数据的任务。支持 PostGIS 数据库、交互式地图，以及与 matplotlib、folium 和 cartopy 的集成。适用于缓冲区分析、数据集间空间连接、边界合并、数据裁剪、面积/距离计算、坐标系重投影、地图绘制，以及在不同空间文件格式间转换等任务。

低层级绘图库，支持完全自定义。当您需要对每个绘图元素进行精细控制、创建新型图表类型或与特定科学工作流集成时使用。可导出为 PNG/PDF/SVG 格式以供发表。如需快速生成统计图表，请使用 seaborn；如需交互式图表，请使用 plotly；如需符合期刊风格的出版级多面板图表，请使用 scientific-visualization。

交互式可视化库。当您需要悬停信息、缩放、平移或可嵌入网页的图表时使用。最适合用于仪表盘、探索性分析和演示。如需静态出版图表，请使用 matplotlib 或科学可视化工具。

适用于生成期刊投稿级图表的元技能。适用于需要多面板布局、显著性标注、误差条、色盲友好配色方案以及特定期刊格式（如《自然》《科学》《细胞》）的图表制作，可协调使用 matplotlib、seaborn 或 plotly 以符合出版样式。如需快速探索，可直接使用 seaborn 或 plotly。

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。