请提供一个使用matplotlib、numpy和pandas在Jupyter Notebook中绘制包含散点图和线图的数据可视化图表的详细步骤，并对数据趋势进行分析。

要完成这个任务，首先你需要熟悉Jupyter Notebook的操作界面和matplotlib、numpy和pandas库的基本使用。建议你先阅读《Python数据分析入门：matplotlib、numpy与pandas实战教程》，这本书详细介绍了这些库的使用方法和数据分析的基本概念。

参考资源链接：[Python数据分析入门：matplotlib、numpy与pandas实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/z7suopezky?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，在Jupyter Notebook中导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，你可以使用numpy生成一些模拟数据，或者加载实际的数据集。这里我们以生成模拟数据为例：

# 创建模拟数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

然后，你可以使用pandas来创建一个DataFrame，这在处理实际数据时非常有用，但在这里我们直接使用numpy数组：

# 创建DataFrame（可选）
df = pd.DataFrame({'x': x, 'sin(x)': y1, 'cos(x)': y2})

现在，使用matplotlib绘制散点图和线图：

# 创建一个图形和一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制线图
ax.plot(x, y1, label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, label='cos(x)', linestyle='--')

# 添加散点图
ax.scatter(x, y1, color='red', label='sin(x) Scatter')
ax.scatter(x, y2, color='blue', label='cos(x) Scatter', marker='x')

# 设置图例、标题和坐标轴标签
ax.set_title('Sin(x) and Cos(x)')
ax.set_xlabel('x-axis')
ax.set_ylabel('y-axis')
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

在分析数据趋势时，你可以观察散点图和线图中的点如何随x轴变化而分布。例如，sin(x)和cos(x)在周期性变化，你可以通过观察图表看到这些周期性的波动。

本例中的sin(x)和cos(x)都是周期函数，它们展示了如何在Jupyter Notebook中快速创建数据可视化图表，并通过图表对数据趋势进行基本的分析。为了深入学习更多的数据可视化技巧和数据分析方法，我建议你继续阅读《Python数据分析入门：matplotlib、numpy与pandas实战教程》中关于数据探索、预处理和高级可视化的内容。这本教程不仅包括了基础操作，还涵盖了如何将这些库整合使用，以及如何处理复杂数据，帮助你建立起完整且深入的数据分析能力。

参考资源链接：[Python数据分析入门：matplotlib、numpy与pandas实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/z7suopezky?spm=1055.2569.3001.10343)