8、数据展示:表格与条形图的运用与优化

数据展示:表格与条形图的运用与优化

在数据展示的领域中,表格和条形图是两种常见且实用的工具。它们各自有着独特的优势和适用场景,下面我们将详细探讨它们的特点、优化方法以及适用情况。

表格的运用与优化

表格在数据展示中具有重要地位,它能够提供精确的数值信息。即使在未使用可视化技术的情况下,表格仍被广泛需求,原因主要有以下两点:
- 提供精确数值 :当人们询问“有多少”这类问题时,表格能直接给出具体数值。
- 结构简单易查找 :表格的简单结构使数值易于查找和引用。通过良好的格式设置和使用合适的单位,可以进一步简化表格,使其更易阅读。

例如,在展示汇丰银行2020年第三季度的结果时,如果不使用千位分隔符和以百万为单位进行格式化,表格会很难阅读。

表格还可以同时展示多个指标,而不会使视图过于复杂。不过,为了让表格更加完善,我们可以进行一些调整:
- 处理负值 :将负值放在括号内(会计中的常见做法),并将其设置为红色,以突出显示未交付的订单等重要问题。
- 使用合适的单位 :将成本和销售价格以千英镑为单位显示(用“£ ‘000s”表示),并将单位指示符放在表头,避免在表格中重复,使数值更易阅读和比较。

表格受欢迎的另一个原因是人们对它比较熟悉。在大多数教育模式中,孩子们从小就学习阅读表格,而且表格能清晰显示单个数值,因此受众对表格的信任度高于可能隐藏数值且需要更多解读的数据可视化形式。

然而,表格也存在一定的局限性。虽然它能快速回答简单问题,但

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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