jupyter中显示axis

要在Jupyter中实现高亮显示功能，可以通过安装插件来实现。首先，可以使用Anaconda Prompt打开命令行，并逐条执行以下命令来安装插件： pip install jupyter_contrib_nbextensions pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter contrib nbextension install --user jupyter nbextensions_configurator enable --user \[1\]。 在代码中，可以使用highlight_max()函数来高亮显示最大值，使用highlight_min()函数来高亮显示最小值。例如，可以使用以下代码来高亮显示数据中的最小值： data.style.hide_index()\ .hide_columns(\["机构","ID"\])\ .format(format_dict)\ .format(None,na_rep='--')\ .highlight_min("年龄",color = "green",axis=0)\ .highlight_min(subset = \["属性3","属性4","属性5"\],axis = 1) #axis=1 是按行进行统计 \[2\]。 另外，还可以使用highlight_null()函数来高亮显示空值。例如，可以使用以下代码来高亮显示数据中的空值： data.style.hide_index()\ .hide_columns(\["机构","ID"\])\ .format(format_dict,na_rep='--')\ .highlight_max("年龄",axis=0,props="color:black;background-color:#99ff66")\ .highlight_min(subset = \["属性3","属性4","属性5"\],axis = 1,props='color:black;background-color:#ee7621')\ .highlight_null(props='color:white;background-color:darkblue') \[3\]。 通过安装插件和使用相应的函数，可以在Jupyter中实现所选变量的高亮显示效果。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Jupyter变量高亮显示（亲测有效）](https://blog.csdn.net/weixin_43374508/article/details/102994992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Jupyter 中的表格样式 高亮设置](https://blog.csdn.net/DD18203614685/article/details/121497475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

### 如何在 Jupyter Notebook 中生成并显示词云图 为了在 Jupyter Notebook 中成功生成并显示词云图，需要完成几个关键步骤。首先，确保已经安装 `wordcloud` 库[^2]。 #### 安装必要的库 如果尚未安装 `wordcloud` 和其他依赖项，则可以通过以下命令来安装这些包： ```bash pip install wordcloud matplotlib ``` #### 导入所需的 Python 库 接着，在新的代码单元格中导入必需的模块以便后续操作： ```python from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt ``` #### 设置字体路径和背景颜色 创建一个 `WordCloud` 对象实例时可以自定义参数，比如设置中文支持所使用的字体文件路径以及设定画布底色为黑色[^3]。 ```python wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='black') ``` #### 准备数据集 准备要可视化的文本字符串或频率字典作为输入源给定到词云函数里去处理。这里假设有一个简单的词语列表及其对应的权重值构成的数据结构如下所示： ```python text = ' '.join(['Python'] * 10 + ['Java'] * 5 + ['C++'] * 7) # 或者使用频率字典形式 freq_dict = {'Python': 10, 'Java': 5, 'C++': 7} ``` #### 构建词云对象 利用之前配置好的 `WordCloud()` 实例化方法传入上述准备的文字资料进行解析转换成图像格式。 ```python if isinstance(text, str): wc.generate(text) elif isinstance(freq_dict, dict): wc.fit_words(freq_dict) ``` #### 显示词云图片 最后一步就是调用 Matplotlib 的绘图功能展示最终效果了。记得关闭交互模式以防止不必要的警告信息弹出。 ```python plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') # 关闭坐标轴刻度线 plt.show() ``` 以上就是在 Jupyter Notebook 上面构建简单版词云图表的过程概述[^1]。