Python 数据分析常用库导入及配置

这段代码展示了如何导入和配置常用的 Python 数据分析库：

%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
%matplotlib inline    
import seaborn as sns 
sns.set(font= 'FangSong',style='whitegrid',font_scale=1.6)
import matplotlib
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决坐标轴的负号显示问题
## 导入需要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px

以下是每行代码的解释：

%config InlineBackend.figure_format = 'retina': 设置图形的分辨率为retina，即高清显示。
%matplotlib inline: 将 matplotlib 的图形嵌入到 Jupyter Notebook 中的单元格中，以便在 Notebook 中直接显示图形。
import seaborn as sns: 导入 seaborn 库，用于数据可视化。
sns.set(font= 'FangSong',style='whitegrid',font_scale=1.6'): 设置 seaborn 库的字体为仿宋，样式为白色网格，字体缩放比例为1.6。
import matplotlib: 导入 matplotlib 库，用于数据可视化。
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False: 解决坐标轴的负号显示问题，使其正常显示。
import numpy as np: 导入 NumPy 库，用于数值计算，提供高性能的多维数组对象以及处理数组的工具。
import pandas as pd: 导入 Pandas 库，用于数据处理和分析，提供 DataFrame 和 Series 数据结构，能够方便地处理结构化数据。
import matplotlib.pyplot as plt: 导入 matplotlib 库的 pyplot 模块，用于绘图，提供类似 MATLAB 的绘图接口。
import plotly.express as px: 导入 Plotly 库的 express 模块，用于交互式数据可视化，可以创建美观、动态的图表。

通过导入和配置这些库，您可以方便地进行数据分析和可视化工作。