Python的可视化工具有很多，以下是一些常用的工具：
Matplotlib
基础绘图库，支持多种图形类型，如折线图、散点图、柱状图等。
提供丰富的自定义选项，适合科学计算和金融数据分析。
Seaborn
基于Matplotlib，提供更加美观的默认样式和色彩方案。
适合绘制统计图形，如箱线图、热图等。
Pandas
数据处理库，与Matplotlib和Seaborn集成良好，便于数据可视化。
Plotly
交互式数据可视化库，支持多种编程语言。
可以绘制折线图、散点图、3D图形等，适合交互式应用。
Bokeh
交互式数据可视化库，支持多种编程语言。
绘制折线图、散点图、柱状图等，强调交互性。
Altair
基于Vega-Lite，快速创建高质量的折线图、散点图等。
ggplot
基于R语言的ggplot2库，提供高质量的散点图、柱状图等。
Holoviews
创建交互式数据可视化，支持多种图形类型。
Pyecharts
基于Echarts的Python版本，支持地图、交互式图表，并可以保存为HTML文件。
Streamlit
快速将数据脚本转换为可共享的Web应用程序。
Gradio
用于构建机器学习和数据科学演示以及Web应用程序。
Dash
用于构建ML和数据科学Web应用程序的框架。
Voila
将Jupyter Notebook转换为Web应用程序。
灯果可视化
人工智能数据可视化大屏软件，适用于大屏应用。
Tableau
AI、大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案。
这些工具各有特点，适用于不同的数据可视化需求。您可以根据具体需求选择合适的工具进行数据可视化