jupyter notebook加载需要的库及读入数据

Jupyter Notebook 是一种流行的交互式计算环境，常用于数据科学和机器学习项目。在使用 Jupyter Notebook 时，你需要根据你的任务加载相应的库以便进行数据分析、可视化或编程操作。以下是一些常见的步骤：

1. **加载库**:
- 首先，你需要导入Python的标准库，如`numpy`（数值计算）、`pandas`（数据处理）和`matplotlib`（数据可视化）。例如：

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt

- 对于更专业的数据处理和分析，可能还需要`scikit-learn`（机器学习）、`seaborn`（高级可视化）、`requests`（网络请求）等。

2. **读取数据**:
- 如果你的数据存储在本地，你可以使用 `pandas` 的 `read_csv()`、`read_excel()` 或 `read_json()` 函数读取 CSV、Excel 或 JSON 文件。例如：

   data = pd.read_csv('data.csv')

- 如果数据在线，`requests` 可以帮助获取网页内容，然后用 `pandas` 的 `read_html()` 或 `json.loads()` 解析。

   response = requests.get('https://api.example.com/data')
   data = pd.json.loads(response.text)

3. **数据预处理**:
- 在读入数据后，可能需要清洗、整理或转换数据格式，这通常包括处理缺失值、编码分类变量、数据类型转换等。