在Python中，我们可以使用许多不同的库来实现数据可视化。以下是一些最流行的库：

1. Matplotlib：这是Python中最常用的数据可视化库之一。它可以绘制各种不同类型的图形，包括线图、散点图、直方图等。

2. Seaborn：这是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库。它可以帮助我们创建更加复杂的图表，例如热力图、分面网格图等。

3. Plotly：这个库可以创建交互式的数据可视化图表，例如散点图、条形图等。它还包括许多高级功能，例如3D图形。

如果想要使用爬虫数据进行可视化，首先需要将爬虫获取的数据存储到一个数据文件中（例如CSV文件）。然后，可以使用上述库中的一个或多个来创建想要的图表。

例如，如果我们从网站上爬取了股票价格数据，我们可以使用Matplotlib来创建一个折线图，显示股票价格的趋势：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 从CSV文件中加载数据
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 创建折线图
plt.plot(data['date'], data['price'])

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Prices')

# 显示图表
plt.show()

以上代码中，我们使用Matplotlib来创建一个折线图，并使用Pandas库从CSV文件中加载数据。我们还添加了标签和标题，以及一个show()函数来显示图表。