- 博客(13)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 相关类可视化图像
图表类型最佳工具核心价值（解决什么问题）关键参数（怎么用）适用数据规模 & 场景建议散点图分析两个连续变量的关联关系（如身高-体重、广告投入-销量），识别数据分布/异常值alpha（调透明度，避免点重叠遮挡）s（控制点大小，可映射第三维度）<10万点，适合小-中规模数据的关联探索气泡图Matplotlib在散点图基础上，叠加第三/四维度信息（如气泡大小映射人口、颜色映射GDP）s（气泡大小映射第三变量）c（颜色映射第四变量）<1万点，数据量大易卡顿，适合小数据多维度展示相关图Seaborn。
2025-06-09 20:00:11
1886
原创 数据可视化交互
本次实验围绕全国空气质量数据的可视化分析与统计技术对比展开，通过多个任务实践了不同数据可视化技术的应用，具体成果如下：数据可视化技术实践实验 1：AQI 横向对比条形图使用pyecharts的Bar组件实现城市 AQI 值横向排序，通过MarkLine标记均值线，并利用颜色区分高于 / 低于均值的城市。核心要点包括数据排序、颜色映射和标记线配置，直观展示了城市间 AQI 的差异。实验 2：AQI 等级分布饼图基于 AQI 等级划分，使用Matplotlib绘制饼图并添加点击交互事件。
2025-05-19 21:10:29
2228
原创 文本数据可视化
本实验旨在通过文本可视化技术，探索文本信息的提取与表达。实验内容包括了解文本可视化的概念、掌握相关技术、生成词云图片以及尝试构造文本指纹。实验原理基于文本的三个理解层级：词汇级、语法级和语义级，分别采用分词、句法分析和主题抽取等方法进行处理。实验环境为Windows 11操作系统和Python 3.6编程语言。实验步骤包括读取文本数据、安装必要的Python库（如matplotlib、jieba、wordcloud），并编写代码生成不同形状的词云图，如心形、星形、多边形、螺旋形、云朵形和树叶形。
2025-05-12 20:36:51
1851
原创 时间趋势类可视化图像
图形名称特点应用场景主要实现库及语言地平线图在较小空间内展示时间序列数据，类似小型折线图集合，以水平线条展示数据系列，线条颜色、粗细可表示不同变量或类别展示大量时间序列数据，如经济指标变化、不同产品销售趋势对比等Python的Matplotlib河流图特殊的堆积图，用于展示数据随时间的变化，各数据系列面积在时间轴上连续变化，形成类似河流的形状，颜色丰富展示复杂数据集，如人口结构变化、网站流量来源变化、不同类别产品市场份额变化等Python的Plotly瀑布图。
2025-05-07 22:28:43
897
原创 关系数据的可视化
本次实验围绕关系数据在大数据中的应用以及可视化展开，通过多种图表绘制深入探索犯罪类型数据间的关系。在技术层面，掌握了 Python中多个数据处理和可视化库的使用。利用pandas进行数据读取、清洗和筛选，seaborn与matplotlib绘制联合图、散点图矩阵和热力图，pyecharts制作动态散点图，plotly生成平行坐标图。
2025-04-28 20:32:10
956
原创 绘制板块层级图
本次实验的主要目的是掌握数据文件的读取、数据处理方法以及板块层级图（Treemap）的绘制。通过实验，成功在 Windows 11系统上，使用 Python 3.6 版本安装了 pandas、matplotlib、seaborn 和 squarify 库。这些库为数据处理与可视化提供了必要的工具支持，其中 pandas 用于数据读取与处理，matplotlib作为基础可视化库，seaborn 基于 matplotlib 进行了更高级的封装，squarify则专门用于绘制板块层级图（treemap）。
2025-04-14 20:12:17
863
原创 局部与整体类可视化图像
本次聚焦于局部与整体类可视化图像，旨在深入理解韦恩图、饼图、环形图、旭日图和圆堆积图的特点、应用场景，并熟练掌握使用 Python进行绘制。这些可视化图像能够清晰呈现数据局部与整体的关系，在多个领域都有广泛应用。借助matplotlib - venn库，创建了一个简单的双集合韦恩图。代码通过venn2函数设置子集数据和标签，展示集合间的交集与差异。该图在生物学、市场调研等场景，能直观呈现不同数据集的重叠和差异。使用matplotlib库绘制饼图。
2025-04-04 17:51:54
654
原创 原码，反码，补码与移码
特点：现代计算机标准表示方式，解决了零的重复问题（仅有 00000000）。加减运算可直接通过二进制加法器完成，无需额外处理符号位。对于 n 位补码，范围为 [-2^{n-1} ，-2^{n-1}-1]。示例（8位）：+7 → 00000111，-7→ 11111001。定义：正数的补码与原码相同。负数的补码：反码加1。
2025-03-18 14:04:14
809
2
原创 比较与排序类可视化图像
在对这些比较与排序类相关可视化图像的研究过程中，不同图表各有千秋。柱状图以其直观的柱子高度对比，让类别间数据差异一目了然，在日常销售数据对比等场景中应用广泛。环形柱状图作为创新变体，在展示占比关系时兼具美观与实用，像市场份额分析就非常适合。子弹图专注于实际值与目标值等的比较，为绩效评估提供了清晰的视觉呈现。哑铃图巧妙地展示两组数据差异，在房价对比等场景中效果显著。雷达图将多维度数据整合，有助于综合评估产品或团队表现。平行坐标图能处理高维数据，发现数据模式。词云图则突出文本中的高频词汇，助力文本分析。
2025-03-17 20:04:33
676
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人