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Daten analysieren und visualisieren: Übersicht
Auf dieser Seite werden gängige Möglichkeiten zum Untersuchen und Visualisieren von Daten in verwalteten Vertex AI Workbench-Notebooks beschrieben. Sie können vorinstallierte Python-Pakete und R-Bibliotheken verwenden, die für die Datenvisualisierung gebräuchlich sind. Zum Untersuchen und Visualisieren von BigQuery-Daten können Sie die BigQuery-Clientbibliothek mit Paketen verwenden, die Daten visualisieren.
Gängige Python-Pakete und R-Bibliotheken
Verwaltete Notebooks-Instanzen sind standardmäßig mit gängigen Python-Paketen und R-Bibliotheken zur Datenvisualisierung vorinstalliert, z. B. matplotlib, seaborn und ggplot2. Importieren oder laden Sie diese Pakete und Bibliotheken in Ihre Notebook-Datei und sie sind bereit für die Verwendung.
BigQuery-Daten
Sie können gängige Python-Pakete verwenden, um BigQuery-Daten zu visualisieren. Die BigQuery-Clientbibliothek stellt zusätzliche Methoden bereit. Standardmäßig ist die BigQuery-Clientbibliothek in verwalteten Notebooks-Instanzen vorinstalliert.
Ein Beispiel für die Verwendung der BigQuery-Clientbibliothek mit Python-Plotfunktionen finden Sie unter Daten in BigQuery-Tabellen untersuchen und visualisieren.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-04 (UTC)."],[],[],null,["# Explore and visualize data in Vertex AI Workbench managed notebooks\n\nExplore and visualize data: Overview\n====================================\n\n\n| Vertex AI Workbench managed notebooks is\n| [deprecated](/vertex-ai/docs/deprecations). On\n| April 14, 2025, support for\n| managed notebooks will end and the ability to create managed notebooks instances\n| will be removed. Existing instances will continue to function\n| but patches, updates, and upgrades won't be available. To continue using\n| Vertex AI Workbench, we recommend that you\n| [migrate\n| your managed notebooks instances to Vertex AI Workbench instances](/vertex-ai/docs/workbench/managed/migrate-to-instances).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page identifies common ways to explore and visualize data\nin Vertex AI Workbench managed notebooks. You can use\npre-installed Python packages and R libraries that are commonly used\nfor data visualization. To explore and visualize BigQuery data,\nyou can use the BigQuery client library with\npackages that visualize data.\n\n### Common Python packages and R libraries\n\nBy default, managed notebooks instances are pre-installed\nwith common Python packages and R libraries for data visualization, for example\n[matplotlib](https://matplotlib.org/),\n[seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html),\nand [ggplot2](https://ggplot2.tidyverse.org/). Import or load these packages\nand libraries into your notebook file and they are ready to use.\n\n### BigQuery data\n\nYou can use common Python packages to visualize\nBigQuery data. The BigQuery client library\nprovides additional methods, and by default the\nBigQuery client library is pre-installed in\nmanaged notebooks instances.\nFor an example of how to use the BigQuery client library\nwith Python plotting capabilities, see [Explore and visualize data in\nBigQuery tables](/vertex-ai/docs/workbench/managed/visualize-data-bigquery).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- [Explore and visualize data in\n BigQuery tables.](/vertex-ai/docs/workbench/managed/visualize-data-bigquery)\n\n- To learn more about BigQuery, see\n [What is BigQuery?](/bigquery/docs/introduction)"]]
