2021-07-09（浙大可视化暑期网上学校）

最新推荐文章于 2022-08-29 20:25:53 发布
原创 最新推荐文章于 2022-08-29 20:25:53 发布 · 336 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

大纲：

在这里插入图片描述

一、基础知识

1、可视化目的：分析数据得到有用的信息
2、可视化基本思路：
在这里插入图片描述

(1).帮助我们思考
(2).利用感知来减轻认知
(3).作为增强工作记忆的外部辅助手段
(4).提高我们的认知能力

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二、可

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
浙大可视化暑期课程(可视化工具介绍)
CHAINQWE的博客
07-12 677
目录一、可视化工具类别：1.1 交互式可视化工具1.1.1 以Tableau为例：1.2配置可视化工具1.2.1 以Vega-Lite为例1.2.2 国产可视化工具eCharts1.3 编程可视化工具1.3.1 Processing1.3.2 D31.3.3 其他编程式可视化工具 一、可视化工具类别： 易用性：使用者的编程能力的要求 1.1 交互式可视化工具 1.1.1 以Tableau为例： 1.2配置可视化工具 适用场景： 1.用户：对编程有简单了解 2.数据：简单 3.任务/需求：中
2021-07-11（浙大可视化暑期网上学校）--可视化设计、编码、变换
积少成多，水滴石穿
07-11 647
大纲 可视化设计 好的可视化（准则）： 最少的墨水、最小的空间、传递最多的信息 1、真实度：图形实体（眼见不一定为实） （1）谎言因子：在实际效果中表达的变化量 / 在真实数据中表达的变化量 （2）内容的展示 （3）展示数据的变化 2、表达都：信息表达的充分性 （1）数据墨水占比越高，可视化程度越大 但是不是所有的数据墨水都是没用的，某些情况下可以提高数据可读性 （2）感知加工包括三个步骤，需要减少三个步骤的耗时 ①减少感知原始可视化信号 ②减少感知过程（模式识别） ③合理的可视化映
浙大可视化暑期网上课程 day02(上午)
qq_40625543的博客
07-10 639
内容记录2020年浙江大学开展的暑期课程，内容为可视化领域相关知识。 文章目录一、内容&主讲者二、目录与概念 一、内容&主讲者 内容： Perception & Congnition（感知与认知） 主讲者：浙江大学研究员巫英才 二、目录与概念 目录 概念 人的感知系统的特点 选择性地关注事物，有可能会忽略一些重要的信息 观察物体的变化时，需要高度集中注意力 相对判断而不是绝对判断 Lightness Constancy 相对性& 绝对性 形状 感知变化
2021-07-10（浙大可视化暑期网上学校）可视化的感知与认知
积少成多，水滴石穿
07-10 476
大纲： 我们在专注做某件事时，无法感知到某些事物的变化。 可视化可以作为一种辅助工具标注容易忽视的事物 我们感知时要集中精力，可视化可以加强认知，使我们放松。 感知过程中的特征： 1、恒常性–亮度恒常性、图形恒常性（频闪效应、飞现象） 亮度恒常性–感知是相对判断而并非绝对判断。 图形感知–感知不是基于绝对判断，而是判断相对差异 小结： 这节课主要讲授可视化中认知与感知的内容，首先通过几个小游戏告诉我们人们在观察事物时会集中精力，我们在观察一个事物的变化时可能会忽视其他变化的事物。但是我们
浙大可视化暑期网上课程 day01(上午)
qq_40625543的博客
07-07 404
内容记录2020年浙江大学开展的暑期课程，内容为可视化领域相关知识。 目录一、内容&主讲者二、数据可视化基础三、好的可视化 一、内容&主讲者 内容：数据可视化释义 主讲者：香港科技大学屈华民教授 二、数据可视化基础 数据可视化就是从数据到视觉表格（visual form）的转化 1. 读图力：能从图中读出多少信息，低级、中级、高级（更多的交互、联动） 2. 可视化经典例子： 霍乱 3. 可视化会议 VAST(Visual Analytics Science and Technolo
专题资料（2021-2022年）04数据可视化基础研讨班.pptx
10-07
在浙江大学CAD&CG国家重点实验室2013年的暑期研讨会上，专家们深入探讨了数据可视化的基础概念和流程模型。 首先，可视化流程模型是数据可视化的基础，它通常被描述为一个流水线模型，由数据处理、数据变换、可视化...
蚂蚁金服分享的数据可视化暑期培训资料概览
在本次浙大实验室的暑期可视化培训中，蚂蚁金服的技术人员分享了关于数据可视化的深入资料。这些资料涵盖了2016年的多个主题，包括时间线（2013年至2016年）、G2图形系统、数据点、线条、区域、位置、形状、大小、...
学习浙大可视化课件1
CKY的博客
02-16 859
通过一个学期的可视化系统开发实战，暴露了我的很多问题，除了编程能力上的不足外，还有对可视化理论缺乏了解。所以，为了更深入的理解可视化理论体系，我开始学习浙江大学可视化系列课件。此次学习前三章，我将其总结为思维导图如下： 相关博客： 学习浙大可视化课件2 ...
查研观岸——考研信息可视化平台
qq_55872579的博客
08-29 1264
查研观岸——考研信息可视化平台
浙大暑期学校总结
仰起脸笑得像满月
10-18 2571
    这次有幸前往杭州参加浙大举办的可视化暑期学校，这次杭州之行使我对一些可视化邻域内的研究者的工作有了一定的了解，也对其他的一些东西有了进一步的认识。     第一个做报告是来自奥地利的Tobias教授，这个报告是对可视化研究领域的一个综合的概述。主要讲了可视化的背景、以及进行可视化分析的基本原则等等。     第二天的报告是浙大自己的老师陈为教授，他的题目是Visual Percepti...
2017北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校总结
zufe_va的博客
07-14 1583
为期一周的可视化课程画上完美的句号，经过这几天学习，使我对该领域有了更加深刻的认识，也更加意识到可视分析的重要性。它并不是利用代码设计出一个炫酷的可视分析系统，使人觉得有多么高大上，而是利用可视分析方法，针对现实中的具体问题，面向数据做出的可视分析，进而帮助人们进行决策。 按照可视化的发展历史，可视化可以分为三大类：科学可视化，信息可视化和数据可视分析。袁老师在开始时给我们总体介绍了可视化的整体
基于大数据的高校生源可视化分析系统
Python极客之家
06-30 2572
随着高校新生的增加，学生的数据也越来也多，怎么使用 好这些数据，对数据进行分析和挖掘成为了研究的热点，本次课题就是通过获取某学校的学生相关信息，利用 pandas + Matplotlib + seaborn 等工具包以可视化的方式从不同层面进行数据的分析。......
发现一个数据可视化的好东西，dataV.js可视化组件库
热门推荐
Zerstorung durch Fortschritte der Technologie
09-01 2万+
这是主页：http://datavlab.org/ 下面是抄的介绍。感受以后再补。。相比于很多基于Flex、Air、HTML5的可视化这个还是很NB的。。 大数据时代的到来，对于数据分析以及数据展示都是极大的挑战。数据可视化是应对这一挑战非常有效的方法。但是由于之前数据可视化偏向于学术化和定制化，不 易于在日常大规模复用，这很大程度上限制了数据可视化的普及。datav.js就是为了降低日常对于
数字华容道有解的条件
积少成多，水滴石穿
08-01 6848
问题： 有n*n的矩阵，分别填入1~n*m-1，和0，给出一个矩阵的局势，问是否可以将这个局势变为有序的最初矩阵。 解法： （eg：图1的数字顺序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 11 15） 1、m为奇数时，逆序数为偶数，必然有解。 2、列数为偶数，（逆序数）与（当前空格所在的行数和初始空格所在的行数之差）的和为偶数时必然有解。 详解 ...
exit的用法
积少成多，水滴石穿
07-14 6140
exit函数的作用：是程序正常退出。使用方法：1、exit()表示结束当前进程2、exit（1）结束当前进程并且返回1；3、exit（2）结束当前进程并且返回0；参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/jjjcainiao/article/details/21935795...
二分图的相关概念（一）
积少成多，水滴石穿
06-15 1942
1、二分图： 设G=(V,E)是一个图，图的顶点集合可以分为两个集合V1，V2，E中的每个边都有一个点要么属于 点集V1，另一个属于点集V2。 2、二分图的最大匹配： （1）匹配：一条边就是一个匹配，就是两个点通过一条边来匹配，并且匹配的边的集合中任意两条边都不相连。 （2）最大匹配：一个图能够包含的包含边最多的边的集合。 （3）二分图的最大匹配：二分图中能够包含的最大匹配。 ...
图论2（连通分量+割点+欧拉回路）
积少成多，水滴石穿
09-28 1743
一、强连通分量（针对有向图，可用Kosaraju算法+Tarjan算法） 1、强连通：有向图G中，如果两个点u和v之间存在u到v和v到u的路径，则称点u和v之间是强连通的。 2、强连通图：有向图G的任意两个顶点都是强连通的，则称G是强连通图 3、强连通分量：有向强连通图的极大强连通子图称为强连通分量。 4、极大强连通子图：G是一个极大强连通子图，当且仅当G是一个强连通子图且不存在另一个强连...
图的遍历（深搜和广搜的思想）
积少成多，水滴石穿
08-05 1658
一、深度优先搜索遍历图 1、图的存储：二维数组，i,j表示点，a[i][j]表示边长。 //图的dfs遍历 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF=0x3ffffff; int n,m,sum; int a[101][101],vis[101]; void dfs(int st) { int ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值