使用jupyter notebook在一张图上绘制来自3个数据集的3张图

使用Jupyter Notebook可以在一张图上绘制来自3个数据集的3张图。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，可以创建和共享文档，其中包含实时代码、方程、可视化和叙述性文本。它支持多种编程语言，包括Python、R和Julia等。

要在一张图上绘制来自3个数据集的3张图，可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib或Seaborn。这些库提供了丰富的绘图功能，可以轻松创建各种类型的图表。

以下是一个示例代码，演示如何使用Matplotlib在一张图上绘制来自3个数据集的3张图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据集
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 创建图表
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一个数据集的图
ax.plot(x, y1, label='Dataset 1')

# 绘制第二个数据集的图
ax.plot(x, y2, label='Dataset 2')

# 绘制第三个数据集的图
ax.plot(x, y3, label='Dataset 3')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们使用np.linspace函数创建了一个从0到10的等间距的100个数据点。然后，我们使用三角函数计算了三个数据集的y值。接下来，我们创建了一个图表对象fig和一个坐标轴对象ax。然后，我们使用ax.plot函数分别绘制了三个数据集的图，并使用label参数为每个数据集添加了标签。最后，我们使用ax.legend函数添加了图例，并使用plt.show函数显示了图表。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求和数据集的特点进行相应的调整和优化。如果你想了解更多关于Matplotlib的信息，可以访问腾讯云的Matplotlib产品介绍链接。