我如何减小我的Jupyter Notebook的大小，我正在分析一个巨大的数据集，并使用plotly进行绘图？

要减小Jupyter Notebook的大小并处理巨大的数据集，可以采取以下几个方法：

1. 数据集处理：
   • 优化数据集：对于巨大的数据集，可以考虑使用数据压缩算法（如gzip）对数据进行压缩，以减小数据集的大小。
   • 数据分块处理：如果数据集过大无法一次性加载到内存中，可以考虑使用分块处理的方式，逐块读取数据进行分析，减小内存占用。

• Jupyter Notebook优化：
  • 删除不必要的代码和输出：在Notebook中删除不再需要的代码和输出结果，以减小Notebook文件的大小。
  • 使用合适的数据类型：在数据处理过程中，使用合适的数据类型可以减小内存占用。例如，使用整数类型代替浮点数类型，使用稀疏矩阵代替稠密矩阵等。
  • 使用压缩文件格式：将Notebook保存为压缩文件格式（如.ipynb.gz），可以减小文件大小。
• 图表绘制优化：
  • 减少数据量：对于巨大的数据集，可以考虑对数据进行采样或者聚合，以减小绘图所需的数据量。
  • 选择合适的图表类型：根据数据的特点和分析目的，选择合适的图表类型可以减小图表的大小和复杂度。
  • 使用静态图表：如果不需要交互式功能，可以考虑使用静态图表（如matplotlib）代替交互式图表（如plotly），静态图表通常文件大小更小。

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