近期在学习数据分析，里面遇到了很多大坑，jupyter notebook和jupyter lab 他俩其实是一个东西，他俩的区别并不是很大，从路径就可以发现：
jupyter notebook：http://localhost:8888/tree/
jupyter lab ：http://localhost:8888/lab/
昨天在做图，我先在jupyter lab上面一顿操作，确保了代码代码没问题，可图就是出不来，不得不谷歌大法去各种查阅，发现有很多小伙伴都有同样的问题，最终功夫不负有心人找到一篇，原文链接：https://www.pinggu.com/post/details/5e772a3a079cdd2d7673d200
大体上可以理解为：
不同的 Notebook 环境有自己不同的渲染要求，pyecharts 在底层做适配处理，但因为我们无法在import pyecharts的时候知道用户具体使用的是哪种 Notebook 环境，所以需要用户在使用时在顶部声明环境类型。
Jupyter Notebook 直接调用render_notebook随时随地渲染图表，默认为Jupter-Notebook。
Jupyter Lab 渲染的时候有两点需要注意
1、在顶部声明 Notebook 类型，必须在引入 pyecharts.charts 等模块前声明
from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB
2、在第一次渲染的时候调用 load_javascript() 会预先加载基本 JavaScript 文件到 Notebook 中。如若后面其他图形渲染不出来，则请开发者尝试再次调用，因为 load_javascript 只会预先加载最基本的 js 引用。而主题、地图等 js 文件需要再次按需加载。
3、load_javascript() 和 render_notebook() 方法需要在不同的 cell 中调用，这是 Notebook 的内联机制，其实本质上我们是返回了带有 _html_, _javascript_ 对象的 class。notebook 会自动去调用这些方法。写法如下图所示
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