Python界面可视化制作的选择取决于您的具体需求，包括您需要的交互性、图表类型、集成能力以及易用性。以下是一些流行的Python可视化库和框架，以及它们的特点：
Matplotlib
基础绘图库，支持自定义选项丰富。
适合科学计算、金融数据分析等。
学习曲线较陡，但功能强大。
Seaborn
基于Matplotlib，提供美观的默认样式和颜色方案。
适合统计数据可视化。
Pandas
数据处理库，内置绘图功能，易于使用。
Plotly.py
交互式图形可视化，支持科学图表、SVG地图、3D图形等。
基于plotly.js，提供丰富的交互功能。
Streamlit
快速创建交互式Web应用程序，无需深厚前端知识。
适合数据科学和机器学习Web应用。
Dash
构建ML和数据科学Web应用程序的框架。
建立在Plotly.js、React和Flask之上。
Gradio
用于构建机器学习和数据科学演示以及Web应用程序。
用户可以通过拖放、粘贴文本、录制声音等方式交互。
PyWebIO
提供Web界面开发的功能，支持多种数据可视化组件。
选择哪个工具取决于您的项目需求，例如是否需要交互式图表、是否需要将应用部署到Web、是否需要快速原型开发等。您可以根据这些信息来决定使用哪个库或框架。