Python是一種流行的編程語言，它可以用于數據科學和數據視化。數據科學是數據的收集、轉換和分析過程，而數據可視化是將數據可視化的過程。Python數據可視化包括基本的統計圖表、地理空間視覺化、交互式可視化等。

Python的matplotlib包是一種基本繪圖工具，支持線圖、散點圖、柱狀圖等。首先，我們需要導入matplotlib包和numpy包。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

接下來，我們創建一個簡單的數據集并使用matplotlib繪制一張折線圖。

x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

這會生成一個簡單的折線圖，其中x軸是從0到10的數字，y軸是對應的正弦值。

我們還可以使用matplotlib創建一個散點圖，例如以下代碼：

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = 1000 * np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
plt.colorbar()
plt.show()

這會生成一個隨機散點圖，其中每個數據點的顏色和尺寸都是隨機生成的。

對于更高級的數據可視化，我們可以使用Python的Bokeh包來創建交互式視覺化。Bokeh有許多功能，例如滑動條、下拉菜單等，可以用于創建交互式應用程序和儀表板。

我們可以使用以下代碼創建一個簡單的Bokeh圖表：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
output_file("line.html")
p = figure(title="Simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line(x, y, legend="Temp.", line_width=2)
show(p)

這會創建一條線圖，并將其保存在名為"line.html"的文件中。該文件在瀏覽器中打開，我們會看到一張互動圖表，其中有工具欄可供用戶進行縮放、保存和重置等操作。

總的來說，Python是一個強大的數據可視化工具，我們可以使用各種Python包來創建基本的圖表和高級的交互式可視化。Python數據可視化技能對于數據科學家和數據分析師來說都非常重要。