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()