Jupyter Notebook支持哪些其他类型的图表？

Jupyter Notebook不仅限于基础的线图和柱状图，它还支持多种类型的图表以可视化数据。这些包括但不限于：

1. **散点图** (Scatter plot)：用于展示两个变量之间的关系。
2. **折线图** (Line chart)：用于显示随时间变化的趋势。
3. **饼图** (Pie chart)：用于表示部分与整体的比例关系。
4. **条形图** (Bar chart)：对比不同类别或组别的数据。
5. **箱线图** (Box plot)：展示数据分布的五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）。
6. **热力图** (Heatmap)：用于显示数值矩阵的密度。
7. **直方图** (Histogram)：分析数据的频率分布。
8. **面积图** (Area chart)：展示随着时间变化的累积量。
9. **地理地图** (Geo-spatial maps)：结合地理位置的数据可视化。

此外，Jupyter Notebook还可以通过各种库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等，创建更复杂的数据可视化，比如3D图形、网络图、力导向图等。用户可以根据需要选择合适的库和函数来生成所需类型的图表。