如何在 ipynb 文件中绘制数据

在数据分析与数据科学工作中，数据可视化是至关重要的一环。在 Jupyter Notebook 环境下，我们可以使用 Matplotlib、Seaborn 等库来绘制各种图形，而这些图形可以嵌入到 ipynb 文件中，方便我们进行演示和分享。

下面是在 ipynb 文件中绘制数据的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Sin Curve')
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')

# 显示图像
plt.show()

上面的示例代码使用了 Matplotlib 库来绘制正弦曲线，并添加了标题和坐标轴标签。其中，plt.plot() 函数用来绘制图像，plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel() 函数用来添加标题和坐标轴标签，plt.show() 函数用来显示图像。在 Jupyter Notebook 环境下，这些代码可以直接嵌入到 ipynb 文件中，并执行输出图像。

除了 Matplotlib，还有许多其他的数据可视化库可以使用，比如 Seaborn、Plotly、Bokeh 等。不同的库有不同的绘制方式和特点，程序员可以根据自己的需求和喜好选择适合自己的库来绘制数据。