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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

Github项目在这里。

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 jupyter-matplotlib@0.7.0

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官方文档。

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 jupyterlab-plotly@4.11.0
# JupyterLab动态绘图插件，最好与前者的版本一致
jupyter labextension install plotlywidget@4.11.0
# 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

插件项目在这里。

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/jupyter_bokeh@2.0.0

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。