使用jupyter数据可视化，（1）画布被规划为2*3的矩阵区域； （2） 在编号为3的区域中绘制包含一条正弦曲线的子图； （3） 在编号为6的区域中绘制包含一条余弦曲线的子图； （4） 共享两个子图的x轴。

在Jupyter Notebook中创建带有多个子图的数据可视化，可以使用matplotlib库，它非常适合这种需求。以下是实现这个场景的步骤：

1. 首先，导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建一个2行3列的网格布局：

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(8, 6), sharex=True)

`sharex=True`确保了所有子图将共享x轴。

3. 绘制编号为3的正弦曲线：

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
axs[0, 2].plot(x, np.sin(x), label='Sine')
axs[0, 2].set_title('Subplot 3 - Sine Curve')
axs[0, 2].legend()

4. 绘制编号为6的余弦曲线：

axs[1, 2].plot(x, np.cos(x), label='Cosine')
axs[1, 2].set_title('Subplot 6 - Cosine Curve')
axs[1, 2].legend()

在这里，因为索引是从0开始的，所以编号为3对应的是`axs[0, 2]`，编号为6对应的是`axs[1, 2]`。

5. 最后，展示整个图形：

plt.tight_layout()  # 美化子图之间的间距
plt.show()

现在，你应该看到一个2乘3的网格布局，其中正弦曲线在左下角的第3个子图，余弦曲线在右下角的第6个子图，并共享了x轴。记得运行这一系列命令，才能看到最终效果。