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虽然Matplotlib是一款超级实用且流行的可视化工具，但是不得不承认它也有一些功能并不支持，并且还有下面两个缺点：
- Matplotlib的API比较底层，虽然可以实现复杂的统计数据可视化，但是通常都要写大量的样板代码。
- 由于Matplotlib比Pandas出现早十几年，因此它不是专门为Pandas的DataFrmae设计的。为了实现DataFrame的可视化，你必须先提取每个Series，然后通常还需要将它们合并成适当的格式，这显然很不友好。
新兴的Seaborn库在这两点上就做的很好，它在Matplotlib的基础上开发了一套API，为默认的图形样式和颜色设置提供了更好的选择，为常用的统计图形封装了许多简单的高级方法，并与Pandas的DataFrame有机结合。因此，在学习完Matplotlib后，建议大家可以再学习一下seaborn这个库。
除了Seaborn，还有许多其它的画图工具，有兴趣的可以了解一下：
- Bokeh: https://bokeh.pydata.org/en/latest/
- Plotly: https://plot.ly/
- Vispy: http://vispy.org/
- Vega: https://vega.github.io/
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刘老师，什么时候出新课程啊？