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交互的作用：交互能让用户更好地理解和分析数据 有效地缓解了可视化空间和数据过载之间的矛盾。 更好的组织数据，展示数据的内涵8.1交互原则8.1.1交互延时交互延时指的是从用户操作开始到结果返回经历的时间，延时的长短在很大程度上直接决定了用户体验的效果选择合理的交互操作和视觉反馈的方法，并且要确保延时在可以接受的范围之内，才可以让用户正常、高效得与系统进行互动。8.1.2交互场景一般情况下，交互将引起可视化场景的变化。应用中，用户通过切换场景来反复对比，达到准确发现变化的

第七章 复杂数据可视化真实世界与虚拟世界越来越密不可分，移动互联网，物联网等信息的产生和流动瞬息万变，涌现了无数复杂的数据，如视频影像数据，传感器网络数据，社交网络数据，三维时空数据等。对高维多元数据进行分析的困难如下：（1） 数据复杂度大大增加。复杂数据包括非结构化数据和从多个数据源采集、整合而成的异构数据，传统单一的可视化方法无法支持对此类复杂数据的分析。（2） 数据的量级已经超过了单机，甚至小型计算集群处理能力的上限，我们需要采用全新思路来解决这个问题。（3） 在数据获取和处理过程中，不可

文本数据可视化文本数据在大数据中的应用及提取文本数据在大数据中的应用对文本的理解需求分为三级：词汇级、语法级和语义级。词汇级使用各类分词算法，而语法级使用一些句法分析算法，语义级则使用主题抽取算法。文本数据类别分为: 单文本, 文档集合, 时序文本。使用网络爬虫提取文本数据URL(统一资源定位符)格式:protocol://hostname[pr/]pat/;parametersJ[?query]#fragment第一部分是协议(protocol),例如，百度使用的就是HT...

关系数据具有关联性与分布性数据的关联性两个量化数据之间的数理关系通过数据关联性可已根据一个已知的数值变化来预测另一个数值的变化。散点图正相关、负相关、不相关# 散点图crime = pd.read_csv("data/crimeRatesByState2005.csv")( Scatter() .add_xaxis(crime["murder"]) .add_yaxis("", crime["burglary"]) .set_global_op

比例数据根据类别、子类别、群体进行划分。整体与部分可以呈现各个部分与其他部分的相对关系，还可以呈现整体的构成情况饼图与环形图不太适合表示精确的数据适合呈现各部分在整体中的比例，体现部分与整体之间的关系data=pd.read_csv("data/vote_result.csv")datab=data["Areas_of_interest"].values.tolist()data_num=data["Votes"].values.tolist()print(data.valu

时间分为连续型时间和离散型时间连续型时间数据可视化阶梯图曲线保持在同一个值，直到发生变化，直接跳跃到下一个值，类似、# datax = [1995,1996,1997,1998, 1999,2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008,2009]# int数据当x轴显示不出数据datax = ['1995', '1996', '1997', '1998', '1999', '2000', '2001', '2002', '20

可视化基础数据可视化的基本框架流程数据采集数据处理与变换可视化映射用户感知标准易用简单能简洁的传达信息表达力强有效性强框架（从外到里）现实问题可视化术语将现实问题要求的任务与数据转换为信息可视化术语交互方式设计编码和交互方式交互算法具体实现基本图表1）数据轨迹是一种标准的单变量数据呈现方法：x轴显示自变量，y轴显示因变量。数据轨迹可直观地呈现数据分布、离群值、均值的偏移等。2）柱形图采用长方形的形状和颜色编码数据的属性。柱

数据可视化概述数据可视化的作用记录信息分析推理降低数据理解的复杂度，提高信息认知的效率信息传播与协同在大数据分析中的作用动作更快、以建设行方式提供结果、理解数据间的联系分类科学可视化物理、化学、气象气候、航空航天、医学、生物等方法：颜色映射法、轮廓法信息可视化地理信息、时变数据、层次数据、网络数据、非结构化数据可视分析学未来挑战数据规模大数据的不确定性数据的动态变化复杂高维数据多来源数据的类型和结构各异方向与数据挖掘结合人机交互结合应用