Python使用jupyternotebook显示0，50，150，100的数据

您可以在 Jupyter Notebook 中使用 `print()` 函数来打印出这些数字，代码如下：

print(0)
print(50)
print(150)
print(100)

另外，如果您想要在 Jupyter Notebook 中输出包含多个数字的列表或数组，可以使用 NumPy 库来创建数组，并使用 `print()` 函数将其打印出来。代码如下：

import numpy as np

data = np.array([0, 50, 150, 100])
print(data)

该代码将创建一个包含四个数字的数组，并将其打印出来。如果您需要使用 Jupyter Notebook 中的其他功能来显示数据，例如数据可视化或表格，可以使用 Pandas 库。

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Python使用jupyternotebook显示其中month，day，year的0，50，150，100的数据

如果您希望在 Jupyter Notebook 中显示 month，day 和 year 的数据，您可以将它们组合成一个元组或列表，并使用 NumPy 库将其转换为数组，然后使用 Pandas 库将其显示在表格中。以下是示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个包含 month，day 和 year 数据的元组
data = [(0, 0, 0), (50, 50, 50), (100, 100, 100), (150, 150, 150)]

# 将元组转换为 NumPy 数组
data_array = np.array(data)

# 使用 Pandas 创建数据框，并显示数据
df = pd.DataFrame(data_array, columns=["month", "day", "year"])
df

该代码将创建一个数据框，其中包含四个行和三列，分别为 month，day 和 year。在 Jupyter Notebook 中运行代码时，数据框将以表格形式显示。

Python使用jupyternotebook显示表格中month，day，year的0，50，150，100的数据

您可以使用 Pandas 库创建一个数据框，并在其中添加包含 month，day 和 year 的列，然后将数据添加到数据框中。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame(columns=["month", "day", "year"])

# 添加包含 month，day 和 year 的数据
df = df.append({"month": 0, "day": 0, "year": 0}, ignore_index=True)
df = df.append({"month": 50, "day": 50, "year": 50}, ignore_index=True)
df = df.append({"month": 100, "day": 100, "year": 100}, ignore_index=True)
df = df.append({"month": 150, "day": 150, "year": 150}, ignore_index=True)

# 显示数据框
df

该代码将创建一个包含四个行和三列的数据框，其中每一行包含 month，day 和 year 的数据。在 Jupyter Notebook 中运行代码时，数据框将以表格形式显示。