В Jupyter Notebook существует несколько методов создания динамических графиков. Вот несколько часто используемых методов:

1. Matplotlib: Matplotlib — это популярная библиотека построения графиков на Python, предоставляющая широкий спектр возможностей для создания динамических графиков. Вы можете использовать интерактивные серверные модули, такие как %matplotlib блокнотили %matplotlib виджет, чтобы включить такие функции, как масштабирование, панорамирование и интерактивные элементы на ваших графиках.

2. Plotly: Plotly — это мощная библиотека, позволяющая создавать интерактивные и динамические графики. Он предоставляет различные типы визуализации и поддерживает такие функции, как всплывающие подсказки при наведении, масштабирование и анимацию. Вы можете использовать Plotly для создания графиков непосредственно в Jupyter Notebook с помощью пакета plotly.

3. Bokeh: Bokeh — еще одна библиотека, специализирующаяся на интерактивной визуализации. Он предоставляет API высокого уровня для создания динамических графиков с такими функциями, как масштабирование, панорамирование и всплывающие подсказки при наведении. Боке хорошо интегрируется с Jupyter Notebook и позволяет создавать интерактивные графики с помощью пакета bokeh.

4. Seaborn: Seaborn — это библиотека визуализации статистических данных, созданная на основе Matplotlib. Хотя в ней может быть не так много интерактивных функций, как в других библиотеках, она предлагает высокоуровневый интерфейс для создания эстетически приятных и информативных сюжетов. Вы можете объединить Seaborn с Matplotlib, чтобы добавить интерактивность вашим графикам.

5. Альтаир: Альтаир — это декларативная статистическая библиотека визуализации, которая генерирует интерактивные графики Vega-Lite. Он обеспечивает краткий синтаксис для создания графиков и поддерживает интерактивность, такую ​​как всплывающие подсказки и выбор. Altair можно использовать в Jupyter Notebook, установив пакет altair.

6. Plotnine: Plotnine — это реализация Grammar of Graphics на языке Python, созданная на основе пакета R ggplot2. Он позволяет создавать динамические графики, определяя эстетические сопоставления и слои. Plotnine построен на основе Matplotlib и может использоваться в Jupyter Notebook, установив пакет plotnine.

7. Интерактивные виджеты: Jupyter Notebook поддерживает интерактивные виджеты, которые позволяют создавать динамические графики. Вы можете использовать такие библиотеки, как ipywidgets или bqplot, для создания интерактивных элементов, таких как ползунки, кнопки и раскрывающиеся меню, для динамического управления и обновления графиков.