Python 是一種強大的編程語言，可以用于多種領域。對于數據可視化，Python 也有出色的支持。使用 Python，我們可以輕松繪制多維圖，展示各種數據的分布、趨勢和關系。其中，最常用的庫包括 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px
# 繪制散點圖
plt.scatter(x, y)
# 繪制折線圖
plt.plot(x, y)
# 繪制箱線圖
sns.boxplot(x='category', y='value', data=df)
# 繪制餅圖
px.pie(df, values='value', names='category')

這些代碼演示了如何使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 分別繪制散點圖、折線圖、箱線圖和餅圖。其中，Matplotlib 和 Seaborn 是 Python 可視化的基礎，提供了各種繪圖工具和樣式，使用方便且效果出眾。而 Plotly 則更加強大，支持交互式可視化、3D 繪圖等高級功能。

除了上述庫之外，Python 還有很多其他的數據可視化工具，例如 Bokeh、Altair、Holoviews 等等。這些工具都有其獨特的優點和適用場景，可以根據需要進行選擇和組合。

總之，使用 Python 繪制多維圖是一項非常有用的技能，可以幫助我們更好地理解和分析數據。通過不斷練習和實踐，我們可以掌握各種繪圖技巧和工具，從而更加高效地完成數據分析任務。