سلام،

تفاوت کتابخانه‌های رسم نمودار مثل Seaborn، Matplotlib، Plotly و Bokeh توی کاربرد و سبک کارشونه. Seaborn برای نمودارهای آماری ساده و زیبا (مثل هیستوگرام، نمودار پراکندگی یا boxplot) عالیه و با چند خط کد، خروجی‌های شیک میده، مخصوصاً برای تحلیل داده‌های آماری. Matplotlib کنترل بیشتری روی جزئیات میده، ولی کدش پیچیده‌تره و برای نمودارهای سفارشی مناسبه. Plotly برای نمودارهای تعاملی و وب‌محور (مثل داشبورد) خوبه و Bokeh هم برای تعاملی کردن داده‌ها توی مرورگر مناسبه. 
 

برای انتخاب کتابخانه مناسب جهت رسم نمودار در تحلیل داده، باید به نوع داده، هدف تحلیل، و نیازهای بصری و تعاملی پروژه توجه کنید. Seaborn برای تحلیل‌های آماری سریع و تولید نمودارهای زیبا با کد کم، مناسبه؛ مثلاً برای نمایش توزیع داده‌ها با هیستوگرام (sns.histplot) یا بررسی رابطه بین متغیرها با نمودار پراکندگی و خط رگرسیون (sns.scatterplot یا sns.regplot). این کتابخانه به‌صورت پیش‌فرض روی Matplotlib ساخته شده، اما رابط کاربری ساده‌تر و استایل‌های جذاب‌تری داره، مثل نمودارهای جعبه‌ای (sns.boxplot) برای مقایسه توزیع‌ها یا نقشه‌های حرارتی (sns.heatmap) برای نمایش همبستگی‌ها. 

Matplotlib کنترل دقیق‌تری روی جزئیات نمودار ارائه میده و برای نمودارهای پیچیده یا سفارشی مناسب‌تره؛ مثلاً اگر بخوایید نمودار سه‌بعدی (mpl_toolkits.mplot3d) یا نمودارهای چندگانه با تنظیمات خاص (مثل تغییر مقیاس محورها) بکشید. اما کدش طولانی‌تره و نیاز به تنظیم دستی بیشتری داره. 

Plotly برای نمودارهای تعاملی و وب‌محور ایده‌آله، مثل نمودارهای خطی تعاملی (px.line) که کاربر میتونه روش زوم کنه یا داده‌ها رو فیلتر کنه، یا نمودارهای پراکندگی سه‌بعدی برای نمایش داده‌های پیچیده در داشبوردهای وب.

Bokeh هم برای ساخت داشبوردهای تعاملی توی مرورگر مناسبه، مثلاً برای نمایش روند داده‌های زمانی با قابلیت درگ و دراپ (bokeh.plotting.figure). 

برای انتخاب، نوع داده و هدف تحلیل مهمه، مثلاً برای مقایسه دسته‌ها، نمودار میله‌ای (sns.barplot یا plt.bar) خوبه؛ برای توزیع داده‌ها، هیستوگرام یا KDE (sns.histplot, sns.kdeplot)؛ برای روندها، نمودار خطی (px.line یا plt.plot)؛ و برای همبستگی‌ها، نقشه حرارتی (sns.heatmap). اگه پروژه‌تون نیاز به خروجی استاتیک داره (مثل گزارش PDF)، Seaborn یا Matplotlib کافیه؛ اما اگه داشبورد آنلاین یا ارائه تعاملی می‌خوایید، Plotly یا Bokeh بهتره. در نهایت، همیشه داده‌تون رو بررسی کنید (مثلاً عددی، دسته‌ای، یا زمانی) و هدفتون (اکتشافی، ارائه‌ای، یا تعاملی) رو مشخص کنید تا بهترین ابزار و نوع نمودار رو انتخاب کنید.