我想在jupyter上输出漏斗图

要在Jupyter Notebook上输出漏斗图，你可以使用 plotly 库。下面是一个简单的例子，可以让你快速上手。

首先，你需要安装 plotly 库，可以通过以下命令在终端中安装：

pip install plotly

然后，在 Jupyter Notebook 中运行以下代码来绘制漏斗图：

import plotly.graph_objs as go

# 定义数据
labels = ['访问', '注册', '付费']
values = [1000, 600, 200]

# 绘制漏斗图
fig = go.Figure(go.Funnel(
    y = labels,
    x = values,
    textinfo = "value+percent initial"))

fig.show()

这个例子中，我们使用 plotly.graph_objs 模块创建一个名为 fig 的 Figure 对象，并使用 go.Funnel 绘制漏斗图。在 go.Funnel 中，我们指定了漏斗图的标签和值，并使用 textinfo 参数来指定在图表中显示的文本信息。最后，使用 fig.show() 方法来显示漏斗图。

你可以根据自己的需求修改标签和值，并调整其他参数来自定义漏斗图的外观和交互方式。

相关问题

jupyter notebook输出的图像在哪里看

在 Jupyter Notebook 中，输出的图像通常会直接显示在代码块下方。如果你想保存这些图像，可以使用 Matplotlib 提供的 `savefig()` 函数将其保存为文件。例如，以下代码可以将 Matplotlib 生成的图像保存为名为 `myplot.png` 的 PNG 文件：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 2, 3]

plt.plot(x, y)
plt.savefig('myplot.png')

在 Jupyter Notebook 中，你也可以在代码块中使用 `Image` 对象来显示已保存的图像。例如：

from IPython.display import Image

Image('myplot.png')

这将在代码块下方显示名为 `myplot.png` 的图像。

我想在jupyternotebook上运行d2l

好的，以下是在 Jupyter Notebook 上运行 D2L 的步骤：

1. 安装 Jupyter Notebook 和 Python

如果你还没有安装 Jupyter Notebook 和 Python，可以在官网下载并安装。

2. 安装 MXNet 和 Gluon

D2L 是基于 MXNet 和 Gluon 开发的，因此需要安装这两个库。可以使用以下命令在终端中安装：

pip install mxnet
pip install gluon

3. 下载 D2L 代码

可以在 D2L 的官方 GitHub 页面上下载 D2L 的代码。

4. 在 Jupyter Notebook 中运行代码

打开 Jupyter Notebook，在新建的 Notebook 中导入 D2L 的代码并运行。你可以按照 D2L 的教程开始学习深度学习。

希望这些步骤能够帮助到你。