使用Jupyter 构建可视化图形

在Jupyter Notebook中构建可视化图形通常涉及使用Python的数据科学库，如matplotlib、seaborn、plotly或更现代的库如Matplotlib库可以创建静态图表，如折线图、散点图、直方图等。Seaborn则提供了高级美观的统计图形，而Plotly支持交互式和动态图形。如果你需要更复杂的可视化，如网络图或地图，可以使用networkx（对于图）和geopandas（与地理数据结合）。

例如，以下是一个简单的例子，展示如何使用matplotlib创建一个条形图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [4, 8, 15, 16]

# 创建条形图
plt.bar(labels, values)
# 添加标题和标签
plt.title('Bar Chart Example')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')

# 显示图形
plt.show()

对于交互式可视化，你可以使用`plotly.express`模块创建交互式的图表，如下所示：

import plotly.express as px
df = px.data.tips() # 加载示例数据集
fig = px.bar(df, x='day', y='total_bill', title='Daily Total Bill')
fig.show()

相关问题

jupyter python 可视化

### 使用 Python 库在 Jupyter Notebook 中进行数据可视化

#### 安装必要的软件包
为了确保拥有适当的数据科学环境，在 Anaconda Prompt 或终端中可以创建一个新的虚拟环境来管理依赖项：

conda create -n myenv python=3.x

激活新创建的环境之后，安装 `matplotlib` 和其他可能需要的数据处理库，比如 `pandas`。

#### 导入所需的库
启动 Jupyter Notebook 后，在单元格内导入用于可视化的 Python 库。对于基本绘图需求来说，通常会加载如下模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#### 准备数据集
定义要绘制的数据点列表或数组。这里展示了一个简单的例子，其中包含两组对应关系密切的数据序列：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 35]

#### 绘制图形
利用所选库的功能函数来构建图表对象，并通过调用相应的方法自定义样式、标签等属性。下面是一个简单折线图的例子：

plt.figure(figsize=(8, 6))  # 设置画布大小
plt.plot(x, y, marker='o')    # 添加标记点
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码将在当前工作区显示一张带有网格线和支持交互操作的折线图[^1]。

除了 Matplotlib 外，还可以探索更多高级别的封装库如 Seaborn 来简化复杂统计图形的制作过程；或者尝试 Bokeh 实现动态可缩放的大规模网络应用级视图[^3]。

jupyter曲面可视化

### 如何在 Jupyter Notebook 中进行曲面可视化

#### 使用 Matplotlib 进行曲面可视化

为了在 Jupyter Notebook 中使用 `matplotlib` 实现曲面可视化，需先加载必要的魔法命令并导入所需的库：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  # 虽然未直接调用, 但是必需引入以支持3D绘图[^4]
import numpy as np

定义用于生成数据网格的方法，并利用这些数据来构建三维表面图形。

def f(x, y):
    return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))

x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

创建一个新的图表窗口，并通过指定投影类型为 '3d' 来初始化坐标轴对象。接着可以调用 `plot_surface()` 方法绘制出由 X、Y 和 Z 定义的三维空间内的连续曲面。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z);

plt.show()

此代码片段展示了如何基于给定的数据集，在Jupyter环境中渲染一个简单的正弦波形曲面图像。

#### 使用 Plotly 库实现交互式的曲面可视化

对于更高级别的互动体验，可以选择采用Plotly库来进行同样的操作。首先安装并导入该库：

pip install plotly

import plotly.graph_objects as go

准备相同的数据源之后，按照如下方式构造Figure实例以及Surface追踪器完成最终的效果展示：

trace = go.Surface(z=Z, x=X, y=Y)
data = [trace]

layout = go.Layout(
    title='Interactive Surface Visualization',
    scene=dict(
        xaxis_title='X Axis',
        yaxis_title='Y Axis',
        zaxis_title='Z Axis'
    )
)

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()

这段脚本不仅能够呈现静态视图，还允许用户动态调整视角角度，从而获得更加直观的感受。