Источник: Nuances of Programming Визуализация данных играет решающую роль в аналитике, поскольку позволяет пользователям и клиентам просматривать огромные объемы данных, извлекая из них ценные идеи для бизнес-продвижения. Пользователям Python предлагается большой выбор различных инструментов визуализации, включая Matplotlib, Seaborn и другие. Однако лишь некоторые из этих инструментов используют метод Python и включают интерактивные диаграммы. Конкретные примеры помогут увидеть различия между Matplotlib, Seaborn, Plotly и Pyecharts...

Чтобы разобраться чё там у Python'a, надо понять что есть вообще, чем отличается и т.д. и т.п. Тип - множество значений и операций над этими значениями (пасиба вики). Как знает большинство, бывает статическая и динамическай типизация. А чё-нить ещё знает большинство или только зная это уже хейтит? Статическая/динамическая, сильная/слабая, явная/неявная. Максимально быстро по каждому, а то прошлый пост большим вышел. Теперь мы знаем что есть и давайте сравним JavaScript и Python. Вот как раз в сильной типизации вся сила, как бы это не звучало...