在Python中，有许多数据可视化工具模块可供选择。以下是一些常用的Python数据可视化工具模块：
1. Matplotlib：Matplotlib是一个用于创建静态、动态或交互式图表的Python库。它提供了丰富的绘图功能，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。Matplotlib支持多种图形类型，如2D和3D图形，以及各种颜色、线条样式和字体等。
2. Seaborn：Seaborn是一个基于Matplotlib的高级可视化库，提供了更简洁、美观的绘图方式。它内置了多种统计图形，如直方图、箱线图、小提琴图等。Seaborn还支持自定义图形、颜色主题和布局设置。
3. Plotly：Plotly是一个用于创建交互式和动态图表的Python库。它提供了丰富的图表类型，如散点图、气泡图、热力图等。Plotly支持多种数据源，如CSV、Excel、JSON等，并提供了丰富的交互功能，如缩放、平移、点击等。
4. Bokeh：Bokeh是一个用于创建交互式和动态图表的Python库。它提供了类似于Matplotlib的绘图功能，但具有更强大的交互性。Bokeh支持多种图表类型，如散点图、柱状图、箱线图等。它还提供了丰富的交互功能，如缩放、平移、点击等。
5. Dash：Dash是一个用于创建Web应用程序的Python库，可以用于构建数据可视化仪表板。它提供了一种简单的方式来创建交互式图表和仪表板，无需编写复杂的前端代码。Dash支持多种图表类型，如散点图、柱状图、箱线图等。它还提供了自定义样式和数据绑定等功能。
6. Vega：Vega是一个用于创建交互式和动态图表的Python库。它提供了类似于Matplotlib的绘图功能，但具有更强大的交互性。Vega支持多种图表类型，如散点图、柱状图、箱线图等。它还提供了丰富的交互功能，如缩放、平移、点击等。
这些Python数据可视化工具模块各有特点，可以根据具体需求选择合适的工具进行数据可视化。
