jupyter notebook 显示两张图片

Jupyter Notebook 可以通过以下代码来显示图片：

from IPython.display import Image
Image(filename='path/to/image.jpg')

其中，`filename` 参数为图片文件的路径，你可以将其替换为你想要显示的图片的路径。如果需要同时显示两张图片，可以在一个 Notebook 单元格中多次调用 `Image` 函数，或者使用 HTML 标签来显示图片。下面是一个显示两张图片的例子：

from IPython.display import Image, display, HTML

display(HTML("<table><tr><td><img src='path/to/image1.jpg'></td><td><img src='path/to/image2.jpg'></td></tr></table>"))

其中，`src` 参数为图片文件的路径，你需要将其替换为你想要显示的图片的路径。这个例子中使用了 HTML 标签 `<table>` 和 `<img>` 来创建一个表格，并在每个单元格中显示一张图片。你可以自己调整表格和图片的大小和布局来满足你的需求。

相关问题

jupyternotebook匹配两张EXCEL表数据

可以使用Pandas库来匹配两张Excel表的数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一张Excel表
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 读取第二张Excel表
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 使用merge函数进行匹配
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name')

# 打印匹配结果
print(merged_df)

上述代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取两张Excel表的数据，并将它们分别存储在`df1`和`df2`中。然后，我们使用`pd.merge()`函数将两个DataFrame对象按照'name'列进行匹配，并将结果存储在`merged_df`中。最后，我们使用`print()`函数打印匹配结果。

请注意，上述代码中的'file1.xlsx'和'file2.xlsx'是示例文件名，你需要根据实际情况修改为你要匹配的两张Excel表的文件名。

在jupyter notebook中显示图像

在Jupyter Notebook中显示图像有几种方法。一种方法是使用matplotlib.pyplot库来显示图像。首先，确保你已经安装了matplotlib库。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 导入matplotlib.pyplot库：使用以下代码导入matplotlib.pyplot库：

   import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取图像文件：使用以下代码将图像文件读取为一个numpy数组：

   image = plt.imread('image.jpg')

3. 显示图像：使用以下代码显示图像：

   plt.imshow(image)
   plt.axis('off')
   plt.show()

另一种方法是使用IPython.display库中的Image类来显示图像。首先，确保你已经安装了IPython库。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 导入IPython.display库：使用以下代码导入IPython.display库：

   from IPython.display import Image

2. 显示图像：使用以下代码显示图像：

   Image(filename='image.jpg')

这两种方法都可以在Jupyter Notebook中显示图像。你可以根据自己的喜好选择其中一种方法。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决matplotlib.pyplot在Jupyter notebook中不显示图像问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38741244/12852970)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [ipython jupyter notebook中显示图像和数学公式实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38675970/12853197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [jupyter notebook oepncv 显示一张图像的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38713061/13735290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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