jupyter notebook复合图制作

Jupyter Notebook是一个交互式的计算环境，支持数据可视化，其中复合图（Composite Plot）的制作通常涉及多个图表元素组合在同一画布上，用于展示不同数据集之间的关系或比较。在Python中，你可以使用Matplotlib、Seaborn或Plotly等库来创建复合图。

例如，以下是一些常见的复合图类型：

1. 折线图和散点图：在同一图中，折线图表示趋势，散点图表示数据点，常用于展示数据的关系。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(xdata, ydata, label='line') # 折线图
plt.scatter(xdata, ydata, label='points') # 散点图
plt.legend()

2. 条形图和堆积条形图：一个用于显示每个组别的值，另一个用于显示累计值，可用于比较不同分类的数据。

import seaborn as sns
sns.barplot(x='category', y='value', data=df)
sns.catplot(x='category', y='value', kind='bar', stacked=True, data=df)

3. 散点矩阵图（Scatter Matrix）：展示所有变量之间的关系，每个子图代表一个变量对另一个变量的散点图。

from pandas.plotting import scatter_matrix
scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(6, 6))

创建复合图时，记得调整轴标签、标题和颜色，以使图表更易理解。如果你有具体的数据或想要了解如何根据你的需求定制复合图，请提供更多信息，我可以给出更详细的指导。