jupyter怎么实现数据可视化

Jupyter是一个交互式的笔记本环境，它非常适合数据科学和数据分析，其中的数据可视化是关键部分。使用Jupyter进行数据可视化，主要通过两种库：`matplotlib` 和 `seaborn`。这两个库提供了丰富的图形制作功能。

1. **Matplotlib**：这是Python中最基础且广泛使用的数据可视化库，它能生成各种静态、动态和交互式图表，包括线图、柱状图、散点图、直方图等。例如，你可以创建一个简单的线图：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40])
   plt.show()

2. **Seaborn**：基于Matplotlib，Seaborn提供更高级别的接口和预先设计好的样式，使得数据可视化更加美观和直观。它特别适合制作统计图形，如热力图、箱线图等：

   import seaborn as sns
   sns.lineplot(data=df, x="time", y="value")

3. **Plotly**或**Bokeh**（可选）：如果你需要交互式图表，这些库非常有用，尤其是对于网络图、地图和仪表盘。它们支持HTML输出，可以在浏览器中直接查看：

import plotly.express as px
fig = px.line(df, x="time", y="value")
fig.show()