写在期中考试之前。。

今晚去参加小米公司的笔试了,在科大。几个人一起很高兴的去了。还看到了很多的大牛们。。我发现我认识的人还在多。各种人。百度的。腾讯的。新浪的。华为的。淘宝的。基本上大的网络公司的都有。。哈哈。。本来是想去抽奖的。小米手机啊。口水ing。。结果没有带简历。不能参加抽奖活动。。坑爹啊。。带了简历也好使。。那么多的人。结果小米手机被一个女生给“带领”了。唉。。。。小米手机多好啊。。羡慕。。

笔试做的还好吧。现在做笔试试卷没激情了。拿到卷子。又看到那些c++的题啊。就觉得不好受。。没什么意思。。安心的写代码吧。。。好多事。。对了。要期中考试了。,现在刚下班回来。坐在寝室吃着超市买的大饼。挺好吃的。。这个星期天开始考试。。我真没有复习呢。。上课有没听。。唉。。大学最烦考试了。这是永远都没变得。。还好友同学可以帮我。哈哈。。嗯。明天开始好好学点自己专业课的知识了。。机械自动化。到了大三,我们专业被分到了真空的方向。导员说我们都是做航空航天的。。呵呵呵。。自己都笑了。我们能做航空航天。?。答案是不可能的啊。。所以我们下个就去试做食品包装的。哈哈。。好玩吧。嗯。不说这个。。

今天弄了台台式机。准备转linux。开始我的集群啊。分布啊的实验。哈哈。。有中心就好啊。明天应该就可以开始了。先从mysql的主从分离开始。早就想做了。一直没有时间做。唉 。。各种事当着我做。。。好坑爹。。我的前端计划还没有学习好。到了JavaScript的中间了。。没深入学习。。至少最基本的jq应该会用啊。。不过还得练习啊。。

我想做的很多。。数据库dba。php开发。linux开发。什么的都好。。前端吗。。没有什么感觉。。唉。。天天都在说学啥。。这就是现在很多程序员的浮躁心理。。撑着年轻啊。什么都多学点多好啊。。嗯。。对了。明天去听电商的Java课。。嗯。。

现在就写到这把。。我们明天就要十一点开始关灯了。。。ok。。2011年10月31日23:45:21

<think>嗯,用户查找数据可视化期中考试里关于图表类的内容。结合之前的引用资料,用户可能在学习使用Bokeh库或者报表工具,因为引用[1]提到《Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图》,引用[2][3]则涉及数据报表的具体操作。 用户明确提到了"期中考试",明需要应试重点。图表类内容的核心应该包括三部分:基础图表类型(柱状图、折线图等)、图表选择原则(什么数据用什么图)、以及实操细节(比如Bokeh的绘图步骤或报表工具的样式设置)。 在之前的引用中,引用[3]详细描述了报表样式调整(标题、图例、坐标轴等设置),这些很可能就是考试中的操作题考点。而引用[1]强调的Bokeh特性(安全性、美观性、Web动态可视化)可能对应理论题。 需要特别注意:用户问的是"图标类",但根据语境应该是"图表类"的笔误,按后者处理更合理。回复结构可以按"理论-图表类型-实操-考试重点"来组织,最后补充Bokeh的特别考点——毕竟引用[1]专门推荐了这本书。 </think>根据数据可视化课程的核心考点和引用资料所述内容,图表类相关考试重点通常包含以下内容: --- ### 一、基础图表类型与应用场景 1. **构成关系图表** - **柱状图/条形图**:比较离散类别数据(如不同产品销量) *考点:堆叠柱状图表达部分与整体关系* - **饼图/环形图**:展示分类数据的占比(需满足互斥且完备) ```python # Bokeh环形图示例(引用[1]相关技术) from bokeh.plotting import figure p = figure(height=300, tools="hover") p.wedge(x=0, y=1, radius=0.4, start_angle="start", end_angle="end", color="color", legend_field="category") ``` 2. **分布关系图表** - **直方图**:连续变量分布(如考试成绩分段统计) - **箱线图**:数据离散程度与异常值检测(需标注五数概括) 3. **相关关系图表** - **散点图**:双变量相关性分析(引用[3]坐标轴设置考点) - **热力图**:矩阵数据相关性(如相关系数矩阵) 4. **时间序列图表** - **折线图**:趋势变化核心图表(需注意X轴时间连续性) *考点:Y轴基线非零时的视觉误导分析* --- ### 二、图表设计原则(核心考点) 1. **视觉编码准确性** - 位置 > 长度 > 角度 > 面积 > 色调(引用[3]样式设置) - 避免3D扭曲数据比例(常见错误题型) 2. **图表优化要点** - 标题可见性设置(引用[3]标题控制) - 坐标轴刻度单位与标签密度 - 图例位置与色彩对比度(引用[3]图例设置) - 避免过度装饰(“图表垃圾”概念) --- ### 三、高阶图表操作(Bokeh/报表工具方向) 1. **动态交互实现**(引用[1][2]) - 悬停提示框(HoverTool) - 联动筛选(Cross-filtering) ```python # Bokeh动态筛选示例 from bokeh.layouts import column from bokeh.models import Select category_select = Select(title="产品类别", options=["A","B","C"]) # 绑定回调函数更新图表 ``` 2. **报表布局规范**(引用[2][3]) - 分组表/交叉表结构设计 - 双向铺满容器适配(引用[3]报表块设置) - 背景与绘图区配色方案 --- ### 四、考试常见题型 1. **图表辨析题** - 给定数据集选择最优图表类型(如多维数据用雷达图/平行坐标图) - 识别错误图表设计(截断Y轴、面积图误导等) 2. **实战操作题** - 按业务需求配置图表样式(引用[3]全流程设置) - 通过修改参数修复可视化误导 3. **概念论述题** - 解释“数据墨水比”(Data-Ink Ratio)原则 - Web动态可视化与传统静态图表差异(引用[1]) > 考试重点提示:需掌握**图表类型选择依据**(数据维度、度量尺度、分析目标)和**Bokeh/Django/Flask整合方案**(引用[1]),报表类题目注意**明细表-分组表-交叉表**的转换逻辑(引用[2])。 [^1]: 《Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图》 [^2]: 数据报表课程实验目标 [^3]: 报表样式配置操作手册
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