MultionmialNB在jupyternotebook中哪个库里

根据提供的引用内容，MultinomialNB是朴素贝叶斯分类器的一种，它在Python中通常与scikit-learn库一起使用。在Jupyter Notebook中，您需要先确保已经安装了scikit-learn库，然后可以通过以下方式导入MultinomialNB类：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

请注意，这只是导入MultinomialNB类的方式之一，具体导入方式可能会因您的环境和安装方式而有所不同。

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不用jupyter notebook实现ipython display功能

虽然Jupyter Notebook因其交互式环境而常用于数据可视化和IPython Display功能，但如果你不在Jupyter环境中，也可以在Python代码中实现类似的效果。在其他Python脚本中，可以利用一些库来显示内容，例如`matplotlib`、`seaborn`, `pandas.DataFrame`的`to_string()`函数，或者`IPython.display`库里的功能（如果通过`from IPython.display import display`导入的话）。这里有几个例子：

1. **Matplotlib**:

   import matplotlib.pyplot as plt
   fig, ax = plt.subplots()
   ax.plot([1, 2, 3])
   plt.show()  # 或者使用 plt.savefig('figure.png') 保存图片

2. **Pandas DataFrame**:

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
   print(df)  # 输出DataFrame

3. **HTML和Markdown**:

   from IPython.display import display, HTML
   html_content = "<h1>Hello, Display</h1>"
   display(HTML(html_content))

4. **视频和音频**:

   from IPython.display import Video
   video_url = 'http://example.com/video.mp4'
   Video(video_url)

请注意，并非所有在Jupyter Notebook中的展示方式都能直接移植到普通Python脚本中，比如交互式的图表或动态更新的内容，但在命令行环境下通常只适合静态结果的显示。