Linux ipynb 数据如何可视化

在Linux环境下，使用Jupyter Notebook（ipynb文件）进行数据可视化，可以借助多种Python库来实现。以下是一些常用的数据可视化库及其在Jupyter Notebook中的使用方法：

1. Matplotlib：

   • Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，支持各种绘图类型，包括散点图、线图、柱状图等。
   • 在Jupyter Notebook中，只需先导入Matplotlib的pyplot模块，然后使用相应的绘图函数即可。
   • 示例代码：

     import matplotlib.pyplot as plt
     
     # 示例数据
     x = [1, 2, 3, 4, 5]
     y = [2, 4, 6, 8, 10]
     
     # 绘制散点图
     plt.scatter(x, y)
     plt.xlabel('X轴')
     plt.ylabel('Y轴')
     plt.title('散点图示例')
     plt.show()
     

2. Seaborn：

   • Seaborn是基于Matplotlib的统计数据可视化库，提供了更高级的界面和更美观的默认主题。
   • 在Jupyter Notebook中，同样需要先导入Seaborn库，然后使用其提供的函数进行绘图。
   • 示例代码：

     import seaborn as sns
     
     # 示例数据
     tips = sns.load_dataset('tips')
     
     # 绘制箱线图
     sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)
     plt.show()
     

3. Plotly：

   • Plotly是一个交互式的图表库，支持多种图表类型，并提供了丰富的定制选项。
   • 在Jupyter Notebook中，可以使用Plotly的Python API来创建和显示交互式图表。
   • 示例代码：

     import plotly.express as px
     
     # 示例数据
     df = px.data.iris()
     
     # 绘制散点图矩阵
     fig = px.scatter_matrix(df, dimensions=['sepal_width', 'sepal_length', 'petal_width', 'petal_length'], color='species')
     fig.show()
     

4. Bokeh：

   • Bokeh也是一个交互式的图表库，支持多种图表类型和复杂的交互功能。
   • 在Jupyter Notebook中，可以使用Bokeh来创建动态和交互式的图表。
   • 示例代码：

     from bokeh.plotting import figure, show
     from bokeh.models import ColumnDataSource
     
     # 示例数据
     data = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[2, 4, 6, 8, 10]))
     
     # 绘制散点图
     p = figure(title="Simple Line Plot", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
     p.line('x', 'y', source=data)
     show(p)
     

这些库都提供了丰富的绘图功能和定制选项，可以根据具体需求选择合适的库进行数据可视化。在Jupyter Notebook中使用这些库时，建议将绘图代码放在单独的单元格中运行，以便更好地展示和调试图表。