数据的可视化实验
数据可视化实验报告
数据可视化实验报告数据可视化，听起来是不是有点高大上？它并没有那么复杂，也没有你想的那么难。
打个比方，咱们都知道，光是拿一堆原始数据出来，谁也看不懂。
比如一堆数字、百分比、列表啥的，眼睛一瞪就头晕。
就像一锅乱炖，看着虽然有点味道，但要是你真想弄清楚每个东西的味道，那可就难了。
可是如果把这些原始数据转化成一张清晰明了的图表，哇，效果立竿见影，顿时就能让人看得明白一目了然。
就好比你看菜单上的照片，哎呀，那碗面一看就知道是不是自己想吃的，而不是一堆文字让你摸不着头脑。
要不然，做数据可视化的最大意义不就是为了让复杂的东西简单明了吗？这时候你就会问了，那到底要怎么做？其实并不复杂。
先搞清楚数据想传达什么，再选个合适的图表，比如柱状图、折线图、饼图啥的。
就像做菜一样，菜谱都不一样，你得看这道菜的特点来选合适的烹饪方式。
比如，数据呈现的是数量，那你肯定得用柱状图；如果想展现数据的趋势走向，折线图绝对是最佳选择。
再比如，数据要比大小，直接用个饼图让大家一眼看出谁占的份额最大。
不同的图表，不同的效果，最关键的还是要看你想让观众感受到什么。
就像挑配饰一样，你得根据你今天穿的衣服和场合来选，图表也是一样，选得好，效果翻倍！不过，做数据可视化，光有这些基础知识可不够。
就像做饭要讲究火候一样，数据可视化也需要技巧。
颜色、字体、布局，这些可都是有讲究的。
你随便挑个颜色，不一定好看，也不一定能突出重点。
如果颜色选错了，数据反倒容易让人看花眼。
想要把数据给表现得更好，背景颜色和文字颜色得好好搭配，不能太花哨，得让人看着舒服。
再说，字体也很重要，不能太花俏，不然反而分散观众的注意力。
最重要的，图表要整洁，别一堆数字堆在一起，给人一种“杂乱无章”的感觉。
想想看，你去餐厅吃饭，餐桌上太乱了，菜看上去也不美味，不是吗？说到这里，大家可能会觉得，哎，这些东西不就只是“表面功夫”吗？数据可视化的终极目的是通过这些“表面功夫”让你轻松理解复杂数据，让数据的价值最大化。
数据可视化实验报告
西南科技大学计算机学院2014----2015学年
第1学期本科生课程
《数据可视化》课程设计
题目：对中国财政支出的数据可视化
完成学生姓名及学号：
2014年10月
一、数据
1.数据来源 2014年中国国家财政预算
3.对样本进行数据的化整，数据类型为数值表格
二、方案
1.采用的视觉通道为大小、颜色，根据图形的大小来标记数值的大小，颜色用来区分财政指数项目的不同
2.采用的交互方式主要是通过鼠标移动的位置标记来显示当前图形的详细信息
3.采用的newsmap的方式进行可视化
三、程序
1.用JAVA语言使用processing制作
2.程序就是对数据今昔可视化处理，用地图的方式显示
流程图：
开始
根据数据进行可视化
判断是否可视
化图形的范围
是
1 2
1 2
显示当前数据的详细
信息
结束
运行效果：。
实验一 数据的可视化：光纤横截面上的场分布模拟
实验一数据的可视化：光纤横截面上的场分布模拟一、实验目的MATLAB不仅在数值计算方面独占鳌头，而且在数据可视化方面也是功能强大。
MATLAB可以给出数据的二维、三维甚至四维的图形表现。
通过对图形的线型、立面、色彩、渲染、光线、视角等的控制，可以把数据的特征表现的淋漓尽致。
本次实验拟通过对光纤横截面上的模场分布进行模拟，使大家熟悉MATLAB常用的二维、三维绘图函数以及和绘图有关的命令，学会如何用不同的色彩来表示数值的大小，同时对单模、多模光纤的模场分布规律建立感性认识，为更好的学习后续专业课程打基础。
二、MATLAB的常用绘图函数1. 二维绘图函数MATLAB中最常用的二维绘图函数是plot函数，其调用格式如下：①plot ( X, Y, 's')●若X、Y为同维向量，则分别以X、Y中的元素为横、纵坐标绘制曲线；●若X为向量，Y是有一维和X等维的矩阵，则绘制多个不同色彩的曲线，曲线数等于Y的另一维；●若X为矩阵，Y为向量，情况和上相同；●若X，Y为同维矩阵，则以X，Y对应的列元素为横、纵坐标绘制曲线族，曲线条数等于矩阵的列数；●s是字串，是用来指定线型、色彩的选项。
各种可选项如下表所示②plot ( X1, Y1, 's1'，X2, Y2, 's2'，…)同时绘制多个曲线，每个绘线三元组（X, Y, 's'）的结构和作用与plot(X, Y, 's')相同，不同的是三元组之间可以互不相关。
例1：t=0:0.01:2*pi; y1=t.*sin(t.^2) ; y2=exp(t)+cos(t.^2) ; plot (t, [y1 ; y2], '-r ' ) ;% 或者plot(t, y1,'-r', t, y2,'-.m')其他的二维绘图函数如ezplot，可用于绘制隐函数图、参数绘图，其调用格式：函数说明ezplot(‘f’,[a, b]) 绘制隐函数f(x,y)=0的图形，横坐标范围[a,b] ezplot(‘f’,[xmin,xmax,ymin,ymax]) 绘制隐函数f(x,y)=0的图形，横坐标范围[xmin, xmax], 纵坐标范围[ymin, ymax] ezplot(‘fx’, ‘fy’, [tmin,tmax]) 绘参数图，绘出fx(t), fy(t), t的范围[tmin,tmax]例2：画圆：x2+y2=R2( R=5µm )a=5*1e-06; h1=ezplot('x^2 + y^2 - (5*1e-6)^2',[-a,a]); % h1 返回图形的句柄（标识）2. 三维绘图函数①画三维曲线图—plot3函数调用格式：plot3(X1, Y1, Z1,’s1’, X2, Y2, Z2,’s2’, ...)，除包含第三维之外，用法与plot函数相同。
数据可视化实验总结及体会
数据可视化实验总结及体会1.引言1.1 概述在本文中，我们将讨论数据可视化实验的总结及体会。
数据可视化是一种将数据以图形化形式呈现的技术，旨在帮助人们更好地理解和分析数据。
通过将数据进行可视化处理，人们可以更直观地感知数据之间的关系和趋势，从而更好地做出决策。
本文将首先介绍数据可视化实验的背景和意义，并对本次实验的目的进行概述。
接着，我们将详细阐述在实验过程中所遇到的第一个要点和第二个要点，并分析它们对数据可视化的影响和作用。
在实验的第一个要点中，我们将重点讨论数据的选择和处理方法。
选择合适的数据对于实现良好的数据可视化非常重要，因此我们将介绍如何根据需求选择合适的数据集，并讨论数据预处理的方法和技巧。
在实验的第二个要点中，我们将探讨数据可视化的具体方法和工具。
数据可视化技术众多，包括折线图、柱状图、散点图、热力图等等。
我们将介绍不同类型的图表在数据可视化中的应用场景和优缺点，以及常用的数据可视化工具和软件。
在结论部分，我们将对本次实验进行总结，回顾实验的收获和经验。
同时，我们还将分享个人在实验中的体会和感想，探讨数据可视化技术的发展趋势和未来的应用前景。
通过本文的阅读，读者将对数据可视化实验有更深入的了解，了解数据选择、处理和可视化方法的重要性，并能够从中获得一些实用的经验和启示。
希望本文能对读者在数据可视化领域的学习和研究有所帮助。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构部分旨在介绍整篇长文的组织和框架，让读者对文中的内容有一个全面的了解。
本篇长文分为引言、正文和结论三个部分。
1. 引言部分旨在引入文章的主题和背景，让读者对本文要讲述的内容有一个整体的把握。
在引言部分，我们会概述本文将要讲述的数据可视化实验以及相关的重要概念和定义。
2. 正文部分是本篇文章的核心部分，主要介绍数据可视化实验的相关要点和内容。
其中，第一个要点将详细阐述数据可视化的重要性以及实验设计的方法和步骤。
第二个要点将进一步探讨数据可视化实验中所使用的工具和技术，以及在实验过程中所遇到的挑战和解决方法。
数据可视化的实验原理
数据可视化的实验原理1.信息传递原理：数据可视化通过将数据以图形方式展示，使得数据更易于传递和理解。
人类对视觉信息的处理速度比对文字和数字的处理速度更快，更直观。
数据可视化将大量的数据以图形化的形式展现，可以帮助人们更好地抓住关键信息，快速获取数据的整体结构和趋势。
2.视觉感受原理：数据可视化利用人类的视觉感受能力，将数据转化为图形，通过颜色、形状、大小等视觉元素的变化传达数据的差异和关系。
人类对于颜色、长度、角度等视觉属性的辨识能力很强，可以从图表中迅速获取到关键信息。
3.认知心理学原理：数据可视化结合了认知心理学的知识，在设计中考虑到人类的感知、理解和记忆规律。
例如，利用图形的相对位置和大小来表达数据的比例关系，通过颜色的渐变和明度的变化来表达数据的程度差异等。
合理利用这些视觉和认知规律，可以使得数据可视化更易于理解和记忆。
4.故事叙述原理：数据可视化可以通过将数据和图形进行有机结合，用图形化的方式来叙述数据背后的故事。
通过用图表、图形等方式展示数据，可以帮助观众更好地理解数据，将数据融入到一个完整的叙述中，使数据更有说服力和影响力。
5.交互性原理：现代数据可视化工具提供了交互性的功能，使得用户可以根据自己的需求对数据进行操作和探索。
通过交互，用户可以放大、缩小、过滤、排序等操作来深入数据，发现数据背后的关联和趋势，提升数据分析的效率和准确性。
数据可视化实验的目的是验证和优化可视化设计的效果。
在实验中，通常会进行用户测试、实验设计、数据分析等步骤来评估和改进可视化设计的质量。
实验可以通过测量用户的理解、认知、注意力、记忆等方面的表现来评估可视化的效果。
总结起来，数据可视化的实验原理包括信息传递、视觉感受、认知心理学、故事叙述和交互性原理等。
这些原理的应用可以提高数据可视化的效果，使得数据更易于理解、分析和交流。
同时，数据可视化的实验可以通过用户测试和实验设计来评估和改进可视化设计的质量，为数据分析提供更好的支持。
数据可视化实验报告之图分析(Gephi与Python的使用)
#画图，节点大小10，边的颜色为蓝色，透明度0.45，节点标签字体大小9 labels=nx.draw_networkx_labels(G8,pos=pos) #绘制网络G8的边图pylab.show()结果展示2．科幻作者关系图（Python与Gephi与实现）代码import csvnodemap={} #创建一个空的列表#此函数功能是：找、添加节点，并计数def addNode(name):if name in nodemap:node=nodemap[name]node["count"]+=1#在nodemap中，假如有此节点，此节点计数+1else:node={"nodeid":name,"count":1}nodemap[name]=node#如果没有该节点，则记录该节点名称，数量记为1，添加到nodemap returnwith open("C:/Users/Administrator/Desktop/科幻作者/SciFiWriters.txt","r") as inputfile:#打开txt文件，把它作为inputfile文件，r为只读模式datareader=csv.reader(inputfile,delimiter="\t")#从csv文件中读取数据，记录为datareader，分隔符：横向制表符next(datareader,None)#跳过第一行数据#过每一行数据，添加起点，和目标点for row in datareader:addNode(row[0])addNode(row[1])with open("node.txt","w",newline="") as nodefile:#打开文件记为nodefile文件，以w的方式，newline=""为不写入空行formatter=csv.writer(nodefile,delimiter="\t")#从csv文件中写入数据，记录为formatter，分隔符：横向制表符formatter.writerow(["Id","Count"]) #第一行写为ID Count#把nodemap内所有节点，名称和数量写入formatter内for name in nodemap:node=nodemap[name]formatter.writerow([node["nodeid"],node["count"],])结果展示。
物理实验技术中的实验数据的可视化与呈现方法
物理实验技术中的实验数据的可视化与呈现方法物理实验作为一门实验性科学，重要的一环就是实验数据的收集、处理和呈现。
数据的可视化与呈现方法对于科学研究的有效性和结果的清晰度至关重要。
在物理实验技术中，有各种各样的实验数据可视化与呈现方法。
本文将从数据图表、模拟和计算、虚拟实验、数据可视化工具等角度，探讨物理实验技术中实验数据的可视化与呈现方法。
首先，数据图表是最基本也是最常用的数据可视化与呈现方法之一。
通过绘制折线图、柱状图、散点图等，可以直观地展示出实验数据的趋势和规律。
这种方法简单直接，易于理解和比较，因此在物理实验中得到广泛应用。
例如，通过绘制时间-位移的折线图，可以清晰地反映出物体运动的速度和加速度变化情况。
通过绘制不同浓度下反应速率-浓度的曲线，可以直观地观察到反应速率与浓度之间的关系。
数据图表的优势在于突出数据本身，直观呈现实验数据的变化和规律。
其次，模拟和计算方法也在物理实验技术中得到了广泛应用。
通过建立物理现象的数学模型，利用计算机进行模拟和计算，可以得到与实验相似的数据，并进行可视化呈现。
这种方法具有较高的灵活性和精确性，可以在实验前进行预测和计划，也可以对实验数据进行分析和验证。
例如，通过数值模拟可以得到电磁场分布图，将电场、磁场等物理量在三维空间中以彩色图像的形式展示出来，使研究人员更直观地了解电磁场的变化情况。
模拟和计算方法的优势在于可以对复杂的物理现象进行深入研究，并为实验设计和数据分析提供支持。
此外，虚拟实验也成为了物理实验技术中的重要环节。
虚拟实验利用计算机技术和模拟算法，通过模拟真实实验过程和实验数据，使研究者能够在计算机上进行实验操作和数据分析。
虚拟实验可以提供更多样的实验条件和观察手段，同时减少实验成本和时间，提高实验效率。
例如，在学习光的折射定律时，学生可以通过虚拟实验软件进行多次实验，在不同的入射角度和介质折射率条件下观察光线的折射情况，并记录实验数据。
虚拟实验的优势在于能够方便地进行多次重复实验，并提供更多的实验条件和观察角度。
数据可视化实习报告
数据可视化实习报告在这次数据可视化的实习中，我有幸加入了一个专注于数据可视化的团队，并参与了多个项目的开发与实施。
通过这次实习，我对于数据可视化的意义、技术和应用有了更深入的理解，并在实践中掌握了一些关键的技能和经验。
以下是我对这次实习的总结和经验分享。
一、项目背景及目标这次实习中，我参与了一个基于医疗数据的可视化项目。
该项目旨在通过数据可视化的方式呈现大规模医疗数据，帮助医生和研究人员更好地理解和分析数据，从而为医疗决策提供依据和支持。
我们的目标是设计一套交互式的可视化工具，使医生可以轻松地探索数据、发现关联性，并得出有价值的结论。
二、需求分析在项目启动阶段，我们与医生和研究人员进行了深入的需求调研。
通过与他们的交流和访谈，我们了解到他们对于数据的需求和痛点，并根据这些需求确定了数据可视化的功能和设计要求。
我们重点关注了数据的可视化形式、交互方式和信息层次等方面的需求，以确保最终的可视化方案符合用户的期望。
三、数据清洗与处理在数据可视化的过程中，数据的准确性和完整性是非常重要的。
因此，在进行数据可视化之前，我们对原始数据进行了清洗和处理。
这包括数据的去重、缺失值的处理、异常值的排除等工作。
通过数据清洗和处理，我们得到了规范、准确的数据集，为后续的可视化工作奠定了基础。
四、可视化设计在数据可视化的过程中，设计是至关重要的。
我们根据需求和数据特点，选择了合适的可视化图表类型，如折线图、柱状图、散点图等。
同时，我们注重可视化界面的美观性和易用性，使用户能够直观地理解和分析数据。
在设计过程中，我们还运用了一些视觉编码的原则，如颜色的选择、形状的运用等，以增强数据的表达和传达效果。
五、交互式设计为了提升用户体验和数据的交互性，我们将可视化工具设计为交互式的。
通过在可视化界面中添加交互元素，如筛选器、滑块、拖动条等，用户可以根据自己的需求对数据进行动态筛选和排序，从而得到更具针对性的结果。
此外，我们还加入了数据联动的功能，使得不同图表之间可以互相影响和联动，提供更丰富的数据分析和探索路径。
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Mesh(z)……..以元素z矩阵值及其下标为 数据点绘制图形（其他三维绘图函数也一样）
在Matlab中，有一个形成z矩阵的特殊函数 peaks(n),只是为了方便而引入，其函数的 具体形式为：
z = 3*(1-x).^2.*exp(-(x.^2) - (y+1).^2) ... - 10*(x/5 - x.^3 - y.^5).*exp(-x.^2-y.^2) ... - 1/3*exp(-(x+1).^2 - y.^2)
x=[1:0.01:2]; y=[1:0.01:3]; z=sin(y’)*cos(x); mesh(x,y,z)
x=[1:0.01:2]; y=[1:0.01:3]; [XX,YY]=meshgrid(x,y); ZZ=sin(YY).*cos(XX) mesh(XX,YY,ZZ)
x=[1:0.01:2]; y=[1:0.01:3]; [XX,YY]=meshgrid(x,y); ZZ=sin(YY).*cos(XX) mesh(XX,YY,ZZ) colormap([0,1,0]); %颜色[R ,G, B]
the graph s in(x ) and c os (x ) 1
s in(x )
0.8
c os (x )
0.6
0.4
0.2
y -ax is
0
-0 . 2
-0 . 4
-0 . 6
-0 . 8
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
x -ax is
特殊图形
Bar(x) 条形图
x =[ 1 2 3] y =[3 2 1] Bar(x,y)
1
0.5
0
-0.5
-1 1
0.5
0 -0.5
-1 0
100 80
60 40 20
与图形有关的函数：
grid……添加网格 title(‘the title of the graph’)…图题 legend(‘the legend of the graph)…图例 xlabel(‘x-axis’) ylabel(‘y-axis’)
特此说明！
Meshc(peaks(20)) …..带等高线 hidden off/on ……消影控制
colormap([1 0 0])
Meshz(peaks(50));……带垂帘线 colormap([0,1,0])
图 示
Waterfall(peaks(50))…..瀑布水线 colormap([0,0,1])
x=[1:0.01:2]; y=[1:0.01:3]; [XX,YY]=meshgrid(x,y); ZZ=sin(YY).*cos(XX) mesh(XX,YY,ZZ); hold on zz0=zeros(size(XX)); plot3(xx,yy,zz0,’bo’) xlabel(‘x-axis’) ylabel(‘y-axis’) zlabel(‘z-axis’)
z=peaks(50); pcolor(z)伪彩图; colormap(cool); colorbar(‘horiz’); colorbar(‘vert’)
contour(x,y,z,n)…..绘制n条等高线图 contour(x,y,z,v)……在v值上标识 c=contourc(x,y,z,n)…..x-y数据 clabel(c)…….加注高度标识
Æ
Bar(x) 条形图( barh)
x = -2.9:0.2:2.9; bar(x,exp(-x.*x)) colormap hsv
Æ
Bar3 3维条形图
Y = cool(7)Å产生7X3阶矩阵 bar3(Y,‘detached’) title(`Detached‘)
Æ
feather 羽状图形
30
25 0
20
8 64
0
2
15
-2
2 10
-6
-4
0
5
-2
5
10
15
20
25
30
[x,y,z]=sphere(n) t=abs(z); surf(x,y,z,t) 例：[x,y,z]=sphere(40),surf(x,y,z,abs(z)) Axis equal
三元函数v=f( x,y,z)的可视化 [xx,yy,zz]=meshgrid(x,y,z);
也可以在一个图上绘制多幅曲线图 For example: plot(x1,y1,s1,x2,y2,s2,…,xn,yn,sn)
loglog(x,y)……双对数坐标图 semilogx(x,y)……半（X)对数坐标图 semilogy(x,y)…...半（Y)对数坐标图
polaБайду номын сангаас(theta, r)
⎪ ⎨
yi=[0.3
0.7];
⎪⎩ zi=[-0.5 ];
slice(xx,yy,zz,v,xi,yi,zi);
xlabel('x');
ylabel('y')'
zlabel('z');
colorbar('horiz')
图形的各类标注方式：
title(‘string’) title(‘string’,’Property’,’PropertyValue’,….)
slice(xx,yy,zz,v,xi,yi,zi); 例：
⎧ x=-2:0.1:2; ⎪⎪ y=-2:0.25:2;
⎨
⎪ z=-2:0.25:2; ⎪⎩ [xx,yy,zz]=meshgrid(x,y,z);
v=xx.*exp(-xx.^2-yy.^2-zz.^2);
⎧ xi=[-0.5, 0.2,0.5];
Title(‘\it{this is a graph at x=\pi}’)
xlabel(‘string’) xlabel(‘string’,’Property’,’PropertyValue’,…)
图形的各类标注方式：
legend(‘string1’,’string2’,…) text(x,y,z,’string’)…在（x,y,z) 位置加标注 text(‘propertyName’,PropertyValue) gtext(‘string’)……在鼠标指定位置加标注, grid on grid off grid
视角的设置：
View(az,el) 其中az（Azimuth)为方位角，el(Elevation)为俯视角
z
[X,Y] = meshgrid (-2:.2:2,-2:.2:3); Z = X.*exp(-X.^2-Y.^2); surf(X,Y,Z); for i=0:10:720
surf(X,Y,Z); view(i,15)
theta = (-90:5:90)*pi/180; r = abs(sin(theta)); [u,v] = pol2cart(theta,r); feather(u,v);
Æ
Hist 统计直方图
x = -2.9:0.1:2.9; y = randn(10000,1); hist(y,x)
Æ
Pie(x,y)饼状图
数据的可视化实验
¾二维图形 ¾三维图形 ¾ 等高线及其他二维图形 ¾ 图像显示 ¾ 动画处理
基本绘图函数
二维图形函数 设x=[x1 x2 x3 ,…,xn], y=[y1,y2,…,yn] plot(x,y,s)……线性X-Y坐标图 其中：s为绘图的方式（type,symbol,color) type: - | : | -.| ..| Symbol: .| + |*|o|X|s|d|v|<|>|^|g|h| color: y|m|c|r|g|b|w|k| For example: plot(x,y,’c+-’)
Gray Æ标准条色板设置
hot hsv jethsv pink prism
图像表现矩阵：
image(x)…..表现图象的矩阵 colormap(map)…..图象的特定色图
例： load gatlin image(X) colormap(map) axis(‘equal’) axis(‘off’)
pie([2 4 3 5],[1 1 0 0],{'North','South','East',' West'})
• x为各部分所占份额 • y标示饼状图绘制方式
三维图形函数
Mesh(x,y,z) 其中
z
(x(i),y(j),z(j,i))
x1
x2 xn
y1 y2 …ym
y
x
X(n,1) Y(m,1) Z(m,n)
• imfinfo 图象文件信息 info = imfinfo('flowers.bmp')
info = Filename: 'flowers.bmp‘ FileModDate: '16-Oct-1996 11:41:38' FileSize: 182078 Format: 'bmp' FormatVersion: 'Version 3 (Microsoft Windows 3.x)' Width: 500 Height: 362 BitDepth: 8
stem(x,y)…….火柴图 stair(six,y)…….阶梯图
fplot(fun,limits)…….数值函数曲线图
例：fplot('sin(1 ./ x)', [0.01 0.1],1e-3)
1
0.8
0.6
0.4
0.2