16、数据可视化:从基础到复杂交互的全面指南

数据可视化:从基础到复杂交互的全面指南

1. 颜色与图例使用

在数据可视化中,颜色和图例的使用至关重要。为减少可访问性问题,可在对象旁标注颜色名称,例如“Profit (black)”,确保正确的颜色与元素关联。

1.1 大小图例

大小图例选择较少,大小用于展示度量,较大的值用较大的形状表示。图例和图表中都应包含刻度,由于观众难以精确评估大小,图例只需展示范围即可。

1.2 图例总结

要点 详情
优点 应遵循形状、颜色和大小的最佳实践建议
缺点 过多项目会增加观众的认知负担

2. 图标与视觉提示

清晰的沟通包括确保观众记住信息,整体外观和感觉能让作品更易记忆,图标和图像在设定主题方面起着重要作用。

2.1 主题图标

设定主题可吸引注意力并提供额外背景信息,但要在图像和图表之间取得平衡,确保图标不分散数据信息的注意力,让观众明白分析基于数据源而非个人观点。

2.2 观众引导

考虑观众对数据通信的熟悉程度,为提供内容和数据源的更多信息,可提供信息或帮助按钮。信息按钮通常显示弹出文本框或链接到不同页面,应包含以下信息:
- 数据来源
- 过滤掉的

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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