pythonJupyter notebook可视化大屏

### 如何在 Jupyter Notebook 中使用 Python 实现数据可视化大屏展示

#### 准备工作
为了实现在 Jupyter Notebook 中的数据可视化大屏展示，需要安装并导入必要的库。常用的库有 `pyecharts` 和其他绘图工具如 `matplotlib` 或者 `seaborn`。

pip install pyecharts jupyter matplotlib seaborn pandas

#### 导入库文件
在开始绘制图形前，需先加载所需的 Python 库：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Page, Bar, Line, Scatter, Pie
from pyecharts.faker import Faker
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

#### 构建页面布局
可以利用 PyEcharts 的 `Page()` 方法来构建整个网页结构，在其中添加不同的图表组件形成多图组合的大屏幕效果[^1]。

page = Page(layout=opts.PageLayoutOpts())

#### 添加单个图表实例
下面是一个简单的例子，展示了如何向页面中加入柱状图、折线图以及饼图等不同类型的图表，并设置相应的配置项以优化视觉呈现。

##### 柱状图示例

bar_chart = (
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.choose())  # X 轴标签
    .add_yaxis("销量", Faker.values())  # Y 轴数值序列
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))
)

page.add(bar_chart)

##### 折线图示例

line_chart = (
    Line()
    .add_xaxis([f"{i}月" for i in range(1, 7)])
    .add_yaxis(
        "销售额",
        [randint(100, 200) for _ in range(6)],
        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")]),
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="半年度销售趋势"))
)

page.add(line_chart)

##### 散点图示例（处理大数据集）
对于较大的数据集合，可以通过调整透明度 (`alpha`) 参数改善可读性[^3]:

scatter_data = [(random.randint(-50, 50), random.uniform(-10, 10)) for _ in range(1000)]

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(*zip(*scatter_data), c='blue', marker='o', s=10, alpha=0.3)
plt.grid(True)
plt.show()

# 如果希望集成到PyEcharts，则转换成对应的格式再添加进去
scatter_echart = (
    Scatter()
    .add_xaxis(list(map(lambda item: item[0], scatter_data)))
    .add_yaxis("", list(map(lambda item: item[1], scatter_data)), symbol_size=5, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}"))  
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="随机分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20))
    
page.add(scatter_echart)

#### 展示最终结果
最后一步就是调用 `.render_notebook()` 来渲染整个页面并在当前笔记本环境中查看完整的仪表板视图。

page.render_notebook()

通过这种方式，不仅能够在一个界面上集中展现多种类型的信息，而且还可以灵活控制各个部分的具体样式和交互特性，从而达到更好的用户体验目的。