jupyter notebook 动效曲线图

Jupyter Notebook 是一种交互式的数据分析和开发环境，它支持动态可视化，包括动效曲线图（也称为动画图表）。在 Jupyter 中，你可以使用 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 等库来创建动态图表，例如时间序列数据的折线图或散点图，通过改变参数或时间步长来显示数据随时间的变化过程。

例如，你可以创建一个 `plot()` 函数，该函数接收一个时间范围和数据数组作为输入，然后在每次迭代中更新图表的 x 轴和 y 轴数据，从而产生动画效果。这种动态展示可以帮助你更好地理解和跟踪数据随时间的趋势。

以下是一个简单的例子，展示如何使用 Matplotlib 创建一个简单的动效曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 假设我们有一个模拟的数据生成函数
def data_generator(t):
    return np.sin(2 * np.pi * t)

# 初始化图表
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], lw=2)  # 空列表用于存储x和y坐标

# 定义动画函数
def update(frame):
    t = np.linspace(0, 1, frame)  # 生成当前帧的时间点
    line.set_data(t, data_generator(t))  # 更新数据并重新绘制图形
    return line,

# 创建动画
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(1, 100), interval=50)  # 每隔50毫秒更新一次，共99帧

plt.show()  # 显示动画