数据可视化实验报告

基于数据可视化实验报告的有感而发

《数据可视化》这门课程临近期末了,老师布置了两个实验报告,真的头都大了,借鉴了多位大佬的博客后,终于做出了作业,以下是效果图。
源文代码之后会专门写博客

点线链接式(d3)

点线链接式

平行坐标图(d3)

平行坐标图

散点图矩阵(d3)

散点图矩阵

调用百度api绘制中国地图并添加各省人口信息(d3)

在这里插入图片描述
大家可以去这里查看完整视频演示:https://v.qq.com/x/page/t32116hmwph.html

地图上添加人口柱状图®

在这里插入图片描述
在此衷心感谢各位博主给予我的帮助!

一个可视化实验完整代码。 一、实验目的和要求 1、 使用API函数编制包含各种资源的Windows应用程序; 2、 实现Windows应用程序对键盘与鼠标的响应。 二、实验内容 : 1、问题描述: 创建一个菜单,其中有三个菜单项,分别为“文件”、“计算”和“帮助”,其中,“文件”菜单项包含“打开”、“保存”、“画图”、“退出”等菜单选项;“计算”菜单包含“总和”、“方差”、“均方根”等菜单选项;“帮助”菜单项包含“计算总和帮助”、“计算方差帮助”和“计算均方根帮助”以及“关于”等项 。 若单击“画图”菜单项,则绘出P103图形。 若在用户区内按下鼠标左键,则动态创建一个包括“删除计算总和”、“添加计算平均值”和“修改计算均方差”三个菜单项的弹出式菜单,由此菜单控制“计算”菜单中菜单项删除、添加与修改。(要求新的弹出式菜单开始时不可用,按下右键后变为可用。) 单击“修改计算均方差”菜单项后,“计算”菜单下的“计算均方差”项改为“线性拟合”,单击“添加计算平均值”菜单项后,“计算”菜单中添加上了“计算平均值”菜单项 。 将光标设定为自己名字中的某个字、图标设定为自己名字中的另一个字。 2、应用程序中所用到的资源、消息,简介主要函数的功能; 3、程序实现 4、操作结果
### 海洋数据可视化实验报告示例 #### 一、背景介绍 随着全球气候变化的影响日益显著,海洋环境的变化成为科学研究的重要领域之一。为了更好地理解海洋生态系统及其变化趋势,利用先进的数据分析和可视化技术显得尤为重要。 #### 二、目标设定 本次实验旨在探索多种类型的海洋观测数据的有效展示方法,提高公众对于特定区域海洋状况的认知水平,并支持科学家们更直观地分析复杂的数据集[^1]。 #### 三、数据收集与准备 选择了来自国际Argo计划的浮标测量温度剖面数据以及卫星遥感获得的海表温盐度分布图作为主要研究对象。通过对原始数据进行清洗、标准化处理后存入数据库以便后续调用。 #### 四、关键技术实现 采用Python编程语言结合Matplotlib库完成图形绘制工作;应用Pandas包来进行高效的数据操作;借助Basemap工具箱实现了地理坐标系下的地图投影功能。具体代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap import numpy as np import pandas as pd # 加载并读取CSV文件中的经纬度信息和其他属性列 data = pd.read_csv('oceandata.csv') fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) m = Basemap(projection='cyl', resolution='l', llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90, llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180) lon, lat = data['longitude'], data['latitude'] x, y = m(lon.values, lat.values) sc = m.scatter(x,y,c=data['temperature'].values,s=20,alpha=.5,cmap='jet') plt.colorbar(sc,label="Temperature (°C)") plt.title("Global Ocean Surface Temperature Distribution") plt.show() ``` 此段脚本能够生成一幅显示全球海域表面水温分布的地图图像,其中颜色深浅代表不同的温度区间,使得观察者可以快速把握整体格局特征。 #### 五、结论总结 通过上述实践证明,在适当的技术手段辅助下,即使是海量而复杂的海洋科学数据也能够被转化为易于理解和传播的形式。这不仅有助于促进跨学科交流,也为政策制定提供了有力依据。
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