Jupyter Notebook 数据可视化指南 📊

数据可视化是数据分析中不可或缺的环节，Jupyter Notebook 提供了丰富的工具支持。以下是常用库及实践建议：

常用可视化库

• Matplotlib
  

  

  Matplotlib_折线图
  
  适合绘制基础图表（折线图/柱状图/散点图），推荐从 pyplot 模块入门

• Seaborn
  

  

  Seaborn_热力图
  
  基于Matplotlib的高级库，简化统计图表生成（热力图/箱型图/分布图）

• Plotly
  

  

  Plotly_交互式图表
  
  支持交互式图表，可通过 plotly.express 快速创建动态可视化

实战技巧

1. 使用 %matplotlib inline 魔法命令嵌入图表
2. 通过 sns.set_style() 自定义图表风格
3. 利用 px.line() 创建交互式折线图
4. 尝试 plt.figure(figsize=...) 调整画布尺寸

📌 扩展阅读：Jupyter Notebook 高级分析技巧
💡 遇到可视化问题可尝试使用 plt.show() 或 fig.write_image() 导出图表