利用plotly的px.data.gapminder()数据集绘制动态柱状图

好的，以下是利用plotly的px.data.gapminder()数据集绘制动态柱状图的代码，具体注释请参考代码：

import plotly.express as px

# 加载数据集
gapminder = px.data.gapminder()

# 绘制动态柱状图
fig = px.bar(gapminder, x="continent", y="pop", color="country", 
             animation_frame="year", animation_group="country", range_y=[0, 4000000000])

# 设置图像布局
fig.update_layout(title="World Population Over Time",
                  xaxis_title="Continent",
                  yaxis_title="Population",
                  legend_title="Country",
                  transition=dict(duration=500),
                  height=500)

# 显示图像
fig.show()

运行以上代码，即可看到绘制出来的动态柱状图。你可以通过调整数据集和图像布局来定制自己的动态柱状图。

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jupter中将数据可视化

Jupyter Notebook中可以使用多种Python可视化库进行数据可视化，以下是其中一些常用的库和用法：

1. Matplotlib：用于绘制静态图表，例如折线图、散点图、柱状图等。

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 绘制折线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)

# 绘制散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.scatter(x, y)

# 绘制柱状图
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.bar(x, y)

2. Seaborn：基于Matplotlib的高级可视化库，用于绘制统计图形，例如热力图、箱线图、核密度图等。

import seaborn as sns
%matplotlib inline

# 绘制热力图
flights = sns.load_dataset('flights')
flights = flights.pivot('month', 'year', 'passengers')
sns.heatmap(flights)

# 绘制箱线图
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)

# 绘制核密度图
iris = sns.load_dataset('iris')
sns.kdeplot(data=iris, x='sepal_length', hue='species')

3. Plotly：用于绘制交互式图表，例如线图、散点图、热力图等。

import plotly.express as px

# 绘制线图
df = px.data.gapminder()
fig = px.line(df, x='year', y='lifeExp', color='continent')
fig.show()

# 绘制散点图
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')
fig.show()

# 绘制热力图
df = px.data.tips()
fig = px.density_heatmap(df, x='total_bill', y='tip')
fig.show()

这些只是其中的一部分可视化库和用法，你可以根据实际情况选择适合自己的库和方法。