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在Python安装了了matplotlib, plotly都可以比较方便绘制静态的图片，静态图片以特殊的字符串，保存在ipynb文件里面，而绘制动态图片需要安装插件。bokeh, pyecharts本身就是利用Javascript技术绘制动态的图片，而在JupyterLab里要加载使用的JS，也需要安装插件，或用一些方式来加载。
1.Matplotlib插件——ipympl
安装ipympl的方法如下：
# 用conda安装，pip安装同理，注意加上版本号 conda install -c conda-forge ipympl # 安装依赖包 conda install -c conda-forge node.js # 安装依赖插件，以显示动态绘制区域 jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager # 安装ipympl插件部分，注意版本号 jupyter labextension install [email protected]
这里要注意包与插件不同版本之间的兼容性问题，JupyterLab很多插件都要注意版本号之间的兼容问题。
| ipympl | jupyter-matplotlib | JupyterLab | Matplotlib |
|---|---|---|---|
| 0.5.8 | 0.7.4 | 1 or 2 | 3.3.1 |
| 0.5.7 | 0.7.3 | 1 or 2 | 3.2.* |
| ... | ... | ... | |
| 0.5.3 | 0.7.2 | 1 or 2 | |
| 0.5.2 | 0.7.1 | 1 | |
| 0.5.1 | 0.7.0 | 1 | |
| 0.5.0 | 0.6.0 | 1 | |
| 0.4.0 | 0.5.0 | 1 | |
| 0.3.3 | 0.4.2 | 1 | |
| 0.3.2 | 0.4.1 | 1 | |
| 0.3.1 | 0.4.0 | 0 or 1 |
seaborn是基于matplotlib封装的绘图包，目前没有发现有动态绘图插件。
2. Plotly插件
plotly能更好地绘制3D图，科学类图表。在JupyterLab绘制也是用了Javascript技术。安装方法如下：
# 安装4.11以上的包也可以 conda install -c plotly plotly=4.11.0 # 其它依赖包也有版本要求 conda install jupyterlab "ipywidgets=7.5" # JupyterLab绘图插件 jupyter labextension install [email protected] # JupyterLab动态绘图插件，最好与前者的版本一致 jupyter labextension install [email protected] # 在安装ipympl安装了，可不重复安装下面这个插件 jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager
3. Bokeh插件——jupyter_bokeh
Bokeh的绘图逻辑与matplotlib的很不一样，就像一部分一部分手动绘图那样，定制化程度高，当然写的代码量也多。
以下是安装方法：
# 安装绘图包 conda install -c bokeh jupyter_bokeh # 安装动态插件，之前安装了可以不再安装 jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager # 安装jupyter_bokeh插件，注意版本号 jupyter labextension install @bokeh/[email protected]
Jupyter_bokeh插件版本兼容性如以下表格：
| JupyterLab | jupyter_bokeh |
|---|---|
| 0.34.x | 0.6.2 |
| 0.35.x | 0.6.3 |
| 1.0.x | 1.0.0 |
| 2.0.x | 2.0.0 |
4.Pyecharts渲染动态图的方法
因为目前还有没pyecharts的JupyterLab插件，如果直接使用.render_notebook()本渲染是看不到动态图。所以以加载它的JS文件。
具体方法如下：
# 用CurrentConfig来声明运行的环境，然后加载官网线上的依赖文件 from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB CurrentConfig.ONLINE_HOST # 按自己方式引入图类，绘图 bar = Bar() bar.add_xaxis(...) bar.add_yaxis(...) # 加载JS，绘图，这两句要与上面的写在两个不同的单元格 bar.load_javascript() bar.render_notebook()
按照上述操作后，偶尔还是会无法显示，那就重启一下JupyterLab就好了。
这样，基本就可以在JupyterLab上绘制各种想要的动态图、3D图了。
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