Jupyter Notebook在数据可视化方面的优势主要体现在以下几个方面：

1. 交互式编程环境：Jupyter Notebook允许用户逐步执行代码块，并实时查看结果，这对于数据分析尤为重要，因为可以确保每一步的结果都是正确可靠的。

2. 内联显示图表：Jupyter Notebook支持图表直接在笔记本中显示，无需切换到外部窗口，这种内联显示功能使得数据可视化更加直观和方便。

3. 支持多种可视化库：Jupyter Notebook兼容Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等多种数据可视化库，提供了丰富的可视化选项。

4. 交互式图表：Jupyter Notebook支持使用如Plotly等库创建交互式图表，增强了数据的交互性和用户体验。

5. 动态更新图表：在Jupyter Notebook中，修改代码后重新运行，图表会自动更新，这种动态更新功能使得数据探索更加高效。

6. 富文本支持：Jupyter Notebook支持Markdown和HTML，在笔记本中编写说明性文本、添加标题、列表和链接等，使得数据可视化与文档撰写完美结合。

7. 版本控制：Jupyter Notebook支持版本控制，可以使用Git等工具对Notebook文档进行管理和追踪，这对于团队协作和项目版本管理非常有用。

8. 易于分享和协作：Jupyter Notebook可以保存为文件，并轻松共享给他人，支持导出为HTML、PDF等格式，便于分享和协作。

9. 支持多媒体：在Markdown中可以嵌入图片、链接，甚至数学公式，使你的文档更加丰富，增强了数据可视化的表现力。

10. 灵活的数据探索：Jupyter Notebook允许用户在代码单元格之间插入Markdown格式的文本单元格，用于解释代码逻辑、记录分析思路，甚至编写完整的报告，这种代码与文档的无缝结合带来了多方面的好处。

综上所述，Jupyter Notebook在数据可视化方面提供了强大的支持，包括交互式编程、内联图表显示、多种可视化库的支持、交互式图表、动态更新、富文本注释、版本控制、易于分享和协作以及支持多媒体等功能，这些特点使得Jupyter Notebook成为数据分析和可视化的强大工具。