数据可视化是探索和展示数据的重要工具，Jupyter Notebook 提供了丰富的库和功能来实现这一目标。以下是常用的数据可视化方法及示例：

基础可视化库

  • Matplotlib：Python 的基础绘图库，适合生成静态图表
    Matplotlib_折线图
  • Seaborn：基于 Matplotlib 的高级库，简化统计图表绘制
    Seaborn_分布图
  • Plotly：支持交互式可视化，适合网页展示
    Plotly_交互图

可视化步骤

  1. 导入所需库：import matplotlib.pyplot as plt
  2. 准备数据（如 Pandas DataFrame）
  3. 创建图表对象并设置参数
  4. 显示或保存图表

示例代码

# 折线图示例
plt.plot([1, 2, 3], [5, 7, 4])
plt.title("简单折线图")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.show()

扩展阅读

如需深入了解高级可视化技巧，可访问：
模型库高级主题教程

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