Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與應(yīng)用模塊電子活頁1-11在JupyterNotebook開發(fā)環(huán)境中打開并運行Python程序t1-02.ipynb【任務(wù)1-2】在JupyterNotebook開發(fā)環(huán)境中打開并運行Python程序t1-02.ipynb【任務(wù)描述】在JupyterNotebook開發(fā)環(huán)境中打開Python程序t1-02.ipynb，然后依次運行JupyterNotebook開發(fā)環(huán)境中各單元格的程序，并觀察程序運行結(jié)果?！救蝿?wù)實現(xiàn)】1．打開Python程序t1-02.ipynb在JupyterNotebook開發(fā)環(huán)境中打開Python程序t1-02.ipynb。2．運行程序與觀察運行結(jié)果（1）運行第1個單元格的程序第1個單元格的程序如下：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4,5,6])y=np.array([1000,2000,5000,2000,4000,3000])plt.plot(x,y)plt.show()將光標(biāo)置于第1個單元格中，在JupyterNotebook開發(fā)環(huán)境的工具欄中單擊【運行】按鈕，運行結(jié)果如圖1W所示。圖1W程序t1-02.ipynb第1個單元格中程序的運行結(jié)果程序t1-02.ipynb第1個單元格中程序的運行結(jié)果為折線圖。（2）運行第2個單元格的程序第2個單元格的程序如下：importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']dict1={'銷售量':[1000,2000,5000,2000,4000,3000]}lineDf=pd.DataFrame(dict1,index=['一月','二月','三月','四月','五月','六月'])lineDf.plot()運行第2個單元格的程序，運行結(jié)果如圖2W所示。圖2W程序t1-02.ipynb第2個單元格中程序的運行結(jié)果程序t1-02.ipynb第2個單元格中程序的運行結(jié)果同樣為折線圖，與圖1W所示的折線圖不同的是橫坐標(biāo)為月份，右上角增加了圖例“銷售量”。（3）運行第3個單元格的程序第3個單元格的程序程序如下：frompyecharts.chartsimportLinemonth=['一月','二月','三月','四月','五月','六月']value1=[1000,2000,5000,2000,4000,3000]line=(Line().add_xaxis(month).add_yaxis("銷售量",value1))line.render_notebook()運行第3個單元格的程序，運行結(jié)果如圖3W所示。圖3W程序t1-02.ipynb第3個單元格中程序的運行結(jié)果程序t1-02.ipynb第3個單元格中代碼的運