jupyter notebook需要的库和代码

Jupyter Notebook 是一种基于 Web 的交互式计算环境，可以用来编写、运行和共享 Python 代码。下面是一些常用的 Jupyter Notebook 库和代码介绍：

1. Pandas：提供了快速、灵活且富有表现力的数据结构，用于处理和分析大量数据。

2. Numpy：提供了快速的、高效的多维数组对象 ndarray，用于数值计算。

3. Matplotlib：提供了绘制数据可视化图形的工具。

4. Seaborn：基于 Matplotlib，提供了更高层次的 API，用于数据可视化。

5. Scikit-learn：提供了各种机器学习算法和工具。

6. TensorFlow：提供了用于构建和训练机器学习模型的工具。

以下是一些常见的导入库和代码：

# 导入 Pandas 和 Numpy 库
import pandas as pd
import numpy as np

# 导入 Matplotlib 库
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入 Seaborn 库
import seaborn as sns

# 导入 Scikit-learn 库中的线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入 TensorFlow 库
import tensorflow as tf

# 让 Matplotlib 图形内联显示在 Notebook 中
%matplotlib inline

# 设置 Matplotlib 图形风格
plt.style.use('ggplot')

希望对你有所帮助。如果你有任何其他问题，请随时问我。