25、数据可视化与图像处理：多种工具的实践指南

数据可视化与图像处理：多种工具的实践指南

1. 可视化框架概述

图形框架为尽可能轻松地创建复杂可视化效果提供了高级接口。理想情况下，我们获取数据，指定最少的参数来确定布局、标签等，然后将这些传递给一个例程，在对底层绘图方法了解很少（或不了解）的情况下生成整体显示。

1.1 Plotly/PlotlyJS

1.1.1 PlotlyJS简介

Plotly 是一个数据分析和绘图网络应用程序，可创建精确而美观的图表。它基于 D3，具有高度的交互性，如悬停文本、平移和缩放控件，以及实时数据流选项。PlotlyJS 不与 Plotly 网络 API 交互，而是使用底层 JavaScript 库，利用本地资源构建图形，使用此包无需 Plotly 账户和互联网连接，但可将绘图上传到云端。其例程和语法继承自 Plotly，建议参考 Plotly.jl 的文档。基于 PlotlyJS 创建的可视化显示是基于 Web 的，无需额外编码即可实现一定程度的交互性，适合与 Jupyter 或 Pluto 等基于 Web 的工作簿结合使用。

1.1.2 示例：股票价格箱线图

箱线图使用箱体和线条描绘一组或多组数值数据的分布。箱体边界表示数据中间 50% 的范围，中间线标记中位数。线条从箱体延伸以捕捉其余数据的范围（最大值到最小值，即须线），线外的点表示异常值（通常位于三个标准差之外）。以下是使用 2018 - 2019 年谷歌、苹果、亚马逊和微软的股票市场值绘制箱线图的代码：

julia> cd(ENV["HOME"]*"/MJ2");
julia>