Python中最常用的7个数据可视化技术库包括：
Matplotlib：Matplotlib是Python中最广泛使用的绘图库之一，它提供了广泛的绘图功能，包括折线图、散点图、直方图等。它的灵活性和功能强大使其成为数据可视化的首选工具之一。
Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的统计图形绘制功能，能够创建各种各样的统计图，如热图、分类散点图等。它的设计目标是简化数据可视化过程，使得用户能够快速生成漂亮且具有信息丰富的图形。
Plotly：Plotly是一款交互式可视化库，可以创建高质量的交互式图形和仪表板。它支持绘制折线图、散点图、柱状图等，并且提供了丰富的定制选项和交互功能，使用户能够以交互方式探索数据。
Bokeh：Bokeh也是一个交互式可视化库，专注于提供高性能的交互式图形。它能够创建各种类型的交互式图形，包括折线图、散点图、柱状图等，并且支持大规模数据集的可视化。
Altair：Altair是一个声明式的数据可视化库，它使用简洁的语法来描述图形，使用户能够轻松地创建各种类型的图形。它基于Vega和Vega-Lite规范，可以创建交互式的、高度定制的图形。
Pandas Visualization：Pandas是Python中用于数据处理的重要库之一，它还提供了简单的内置可视化功能。通过Pandas的可视化功能，用户可以轻松地绘制各种类型的图形，如折线图、散点图、直方图等。
Plotnine：Plotnine是基于R中ggplot2库的Python实现，它提供了类似于ggplot2的语法来创建图形。它能够生成高质量的图形，并支持各种类型的数据可视化，如统计图、面积图等。
这些库各有特点，选择哪个库取决于你的数据可视化需求、个人偏好以及项目要求。
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