Python中有许多数据可视化工具模块，以下是一些常用的模块：
1. Matplotlib：Matplotlib是一个用于创建静态、动态和交互式图表的Python库。它提供了丰富的绘图功能，包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。Matplotlib支持多种数据格式，如CSV、Excel、JSON等。
2. Seaborn：Seaborn是一个基于Matplotlib的高级可视化库，提供了更多的主题和样式选项。它可以帮助用户创建更美观、更专业的图表。Seaborn支持多种数据格式，并提供了丰富的图形类型，如柱状图、箱线图、热力图等。
3. Plotly：Plotly是一个用于创建交互式和可扩展的图表的Python库。它提供了丰富的图表类型，如散点图、气泡图、树形图等。Plotly支持多种数据格式，并提供了强大的交互功能，如鼠标悬停、点击、缩放等。
4. Bokeh：Bokeh是一个用于创建交互式和可扩展的图表的Python库。它提供了丰富的图表类型，如散点图、柱状图、饼图等。Bokeh支持多种数据格式，并提供了强大的交互功能，如鼠标悬停、点击、缩放等。
5. DataV：DataV是一个基于Web的数据可视化平台，可以将数据转换为图表、地图、仪表盘等多种形式。DataV支持多种数据格式，并提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。
6. Dash：Dash是一个用于创建交互式和可扩展的仪表盘的Python库。它提供了丰富的图表类型，如散点图、柱状图、饼图等。Dash支持多种数据格式，并提供了强大的交互功能，如鼠标悬停、点击、缩放等。
7. Pandas：Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库。虽然Pandas本身不直接提供数据可视化功能，但它可以帮助用户处理各种数据格式，为数据可视化提供基础。Pandas提供了丰富的数据处理函数，如筛选、排序、合并等。
8. NumPy：NumPy是一个用于数值计算的Python库。虽然NumPy本身不直接提供数据可视化功能，但它可以帮助用户处理各种数值数据，为数据可视化提供基础。NumPy提供了丰富的数值计算函数，如数组操作、矩阵运算等。
9. SciPy：SciPy是一个用于科学计算的Python库。虽然SciPy本身不直接提供数据可视化功能，但它可以帮助用户进行科学计算，为数据可视化提供基础。SciPy提供了丰富的科学计算函数，如线性代数、优化算法等。
10. TensorFlow：TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的Python库。虽然TensorFlow本身不直接提供数据可视化功能，但它可以帮助用户进行机器学习和深度学习，为数据可视化提供基础。TensorFlow提供了丰富的机器学习和深度学习算法，如神经网络、卷积神经网络等。
