如果我想把爬取到的数据用适合的可视化图展现出来，我可以用什么图进行展现呢，如何展现，请用python代码回答

数据可视化可以使用各种类型的图表，具体选择哪一种图表需要根据数据类型和展示需求来决定。以下是几种常见的图表和展示方法，建议根据实际情况来选择。

1. 折线图

折线图适用于展示数值随时间变化的趋势。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制折线图，示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# y轴数据
y = [10, 8, 6, 4, 2]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 显示图表
plt.show()

2. 柱状图

柱状图适用于比较不同类别的数值大小。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制柱状图，示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# y轴数据
y = [10, 8, 6, 4, 2]

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)

# 显示图表
plt.show()

3. 散点图

散点图适用于展示两个数值变量之间的关系。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制散点图，示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# y轴数据
y = [10, 8, 6, 4, 2]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 显示图表
plt.show()

4. 饼图

饼图适用于展示不同类别占比的情况。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制饼图，示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 饼图数据
sizes = [30, 40, 20, 10]

# 饼图标签
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels)

# 显示图表
plt.show()

以上仅是数据可视化的几种常见方法，还有很多其他类型的图表可以用来展示数据。具体选择哪种图表需要根据数据类型和展示需求来决定。