(完整版)可视化方法与技术
第三章 可视化技术和数学方法
3.3.1 有限差分法 一、概述 有限差分方法是数值计算中应用非常广泛的一 种方法。其实质就是以有限差分代替无限微分，以 差分代数方程代替微分方程，以数值计算代替数学 推导的过程，从而将连续函数离散化，以有限的、 离散的数值代替连续的函数分布。 有限差分法的主要步骤如下： 1）构成差分格式。首先选择网格布局、差分形式 和步长；其次，以有限差分代替无限微分，即以 代替dx，以差商 y y y ，代替微 x2 x1 x
2）向后差分 一阶差分 f h ,i f i f i 1 二阶差分
2 f h,i f h ,i f h ,i f h ,i 1 fi fi 1 fi 1 fi 2 fi 2 fi 1 fi 2
3）中心差分
一阶差分
4.流线及迹线显示 5.流场的动态显示 6.流场的真实感显示 7.驾驭式的计算可视化 8.较强的用户界面功能
（a）同步转子流场
（b） 异步转子流场
两转子流场EFGH截面上的释放粒子流轨迹
（a）啮合区
（b）楔形区
流场释放粒子流放大图
图 双螺杆挤出机内部跟踪离子轨迹和螺旋表面上的压力分布
3.2 聚合物复杂流体研究的数学方法
（2-1）
式中，
（2-2）
为流体的密度； v为速度矢量； p为各向同
性的压力； D/Dt为物质导数； （t) 应力张量，可以分 解为：
式中，hN 为牛顿黏度； D为应变率张量。 2h D 和 分别为纯黏性牛顿应力项和附加 v 粘弹应力张量，后者需要采用适当的本构方 程来计算。
N
3.2.2本构方程
时，示踪颗粒的速度代表流体的速度。
（1） 颗粒的选择 对于示踪颗粒的基本要求有两点：良好的可见 性与跟随性。可见性随其尺寸增加而改善，而良好 的跟随性则力求尺寸减小。常用示踪颗粒直径约 100um，还需要注意示踪颗粒密度与流体密度的匹 配。示踪颗粒多为球形，亦有使用片状。 （２）照明与记录 最普通的照明系统是片光，可用来使流场内 薄层中的颗粒得到照明。普通光源（水银灯、聚光 灯）及适当的透镜、狭缝障板或者用柱面透镜，将激 光束在平面内分解，即可构成这种片光。
(完整版)可视化方法与技术
可视化方法与技术计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。
基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用.一、可视化概述测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据,超出了人类分析处理的能力.可视化提供了解决这种问题的一种新工具。
一般意义下的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言,是可以放大人类感知的图形化表示方法。
可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。
可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法,日益受到重视并得到越来越广泛的应用。
可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。
可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。
可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行表现，可视化结果便于人们记忆和理解。
可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。
可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势,其特点可总结为可视性、交互性和多维性。
二、可视化技术目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系.（一)数据可视化数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示,这对初步的数据分类理解是有意义的。
针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。
可视化技术使用技巧分享：如何利用图例和图标支持数据解读(六)
可视化技术使用技巧分享：如何利用图例和图标支持数据解读在数据分析和呈现过程中，图例和图标是不可或缺的元素。
它们为观众提供了对数据的解读和理解支持。
本文将分享一些关于如何利用图例和图标来支持数据解读的技巧。
一、选择合适的图例形式图例是用于帮助观众理解图表中各个元素含义的重要部分。
选择合适的图例形式有助于提高数据解读的效果。
1. 文字图例文字图例是最常见的形式，通过在图表旁边添加简明扼要的文字描述，可以清晰地解释图表中各种颜色、形状、线条等元素的含义。
为了增加可读性，应该选择简洁明了的词汇，并确保字体大小和颜色与图表内容相配。
2. 图标图例图标图例使用图标来代替文字描述，使得图表更加直观和易于理解。
图标应该简洁明了，并与数据的含义相匹配。
例如，在一张销售增长趋势图中，可以使用向上的箭头图标表示增长，向下的箭头图标表示下降。
3. 图例标尺图例标尺是一种更加详细的图例形式，通过在图表上方或下方绘制一组具有不同数值的柱状图来表示数据的范围和大小。
这种形式可以帮助观众更好地理解数据的差异和变化趋势。
二、运用颜色和形状的差异颜色和形状的差异是图例和图标中常用的两种展示方式，它们能够有效地帮助观众识别和解读数据。
1. 颜色通过使用不同的颜色来表示不同的数据类别或属性，可以让观众更加直观地了解数据的分布和关系。
在选择颜色时，应该考虑色彩的对比度，避免使用相似的颜色，以防止混淆。
同时，还可以使用颜色的明度和饱和度来表示数据的大小或重要性。
2. 形状在图标中使用不同的形状也可以帮助观众更好地理解数据。
例如，一个柱状图中，可以使用不同长度的柱子表示不同数值的大小；在散点图中，可以使用不同形状的点来表示不同类别的数据。
三、利用标签和图标的组合将标签和图标组合在一起使用可以进一步提高数据解读的效果。
1. 标签在图例中添加标签，可以为观众提供更详细的数据解读。
标签可以包括具体数值、单位或其他重要的信息。
同时，应该注意标签的位置和字体大小，确保它们和图表元素之间的关系清晰明了。
可视化技术使用技巧：通过热力图和散点图发现隐藏的关联性(十)
可视化技术使用技巧：通过热力图和散点图发现隐藏的关联性引言：在当今数字化时代，数据正成为我们生活的重要组成部分。
然而，要从大量的数据中发现有用的信息并不容易。
幸运的是，可视化技术的出现为我们提供了一种直观、易于理解的方式来展现数据。
本文将重点介绍热力图和散点图这两种常用的可视化技术，并探讨它们在发现隐藏的关联性方面的应用技巧。
一、热力图的运用：热力图通过在一个二维空间中以不同的颜色深浅来表示数据的分布密度，能够直观地展示数据的热度情况。
在发现隐藏的关联性方面，热力图有着独特的优势。
1. 数据预处理：在使用热力图前，我们需要对数据进行预处理。
通常情况下，原始数据包含较多的信息，但往往需要提取出与我们所关注的特定关联性相关的数据。
在这一步骤中，我们可以使用数据挖掘技术来筛选或清洗数据，从而保留与分析目的相关的数据。
2. 数据聚类：数据聚类是对数据进行分组的过程，以便更好地理解数据之间的关系。
在热力图中，我们可以使用聚类算法来将相似的数据点归类到同一区域，从而形成具有一定规律的分布。
通过观察热力图上不同颜色的区域，我们可以发现隐藏在数据背后的关联性。
3. 热力图参数调整：在生成热力图时，我们可以根据实际需要调整一些参数以获得更好的可视化效果。
比如，可以调整颜色映射的范围，通过调整最小值和最大值的颜色来突出关键区域。
此外，还可以调整热力图的分辨率，以便更准确地观察数据的细节。
二、散点图的运用：散点图是通过在坐标系上绘制个体数值的点来表示数据之间的关系。
相比于热力图，散点图更适合用于展示两个变量之间的关系，因此在发现隐藏的关联性方面有着独特的优势。
1. 特征选择：在使用散点图前，我们需要选择适合展示关联性的变量。
通常情况下，我们可以通过相关性分析来评估两个变量之间的关联程度，并选择具有一定相关性的变量作为散点图的展示对象。
通过这种方式，我们可以更加关注变量之间的关系，并发现其中的隐藏关联性。
2. 突出异常值：在散点图中，异常值往往会显示为偏离大部分点的点。
可视化技术使用方法大揭秘：如何设计无障碍友好的图表(五)
可视化技术使用方法大揭秘：如何设计无障碍友好的图表在信息时代的今天，大量的数据和信息被不断产生和传播。
为了更好地传达这些数据和信息，可视化技术应运而生。
图表作为一种重要的可视化形式，可以帮助人们更直观地理解和分析数据。
然而，很多人可能并不了解如何设计无障碍友好的图表。
本文将揭秘可视化技术的使用方法，教你如何设计无障碍友好的图表。
一、颜色的选择颜色是图表中最直观的元素之一，但我们要注意，在设计图表时要考虑到色盲和视力障碍的人群。
因此，选择适合的颜色非常重要。
一般建议采用对比度较高的颜色，避免使用过于相似的颜色。
此外，可以搭配使用不同形状或者字母标记来代替仅凭颜色来传达信息。
二、字体的选择字体在图表设计中扮演着重要的角色。
为了让图表更易读，我们应该选择易于辨认的字体，并保持字号适中。
此外，排版也是需要注意的地方，避免文字过于密集或者过于分散，对齐方式要一致，以保证整体的可读性。
三、图表的结构图表的结构应该简洁而有条理，不要过于复杂。
宜采用明确的标题和简洁的图例，以帮助人们迅速了解图表主题和内容。
如果图表中的数据较多，可以采用不同的图层或者分组的形式，以更清晰地展示数据关系。
四、互动功能现代技术的发展使得图表具备了更多的互动功能，例如缩放、滚动、筛选等。
这些功能在一定程度上提升了用户体验，但也需要注意，这些功能必须易于操作，并且要有明确的操作指引。
同时，还要兼顾到无法使用鼠标进行操作的人群，为他们提供键盘操作的替代方案。
五、无障碍标签为了让图表无障碍友好，我们还需要为图表添加适当的标签。
这些标签应该简洁明了，能够准确地表达图表所传达的信息。
对于图表中的各个元素，都应该添加相应的标签，以便于辅助工具能够正确地解读和展示。
六、配色和对比度在图表设计中，配色和对比度是关键因素之一。
要选择合适的配色方案，避免使用过于鲜艳或者过于暗淡的颜色。
同时，要确保图表中各个元素之间的对比度足够明显，这对于视力受损的人来说非常重要。
可视化技术使用教程：利用D3(四)
可视化技术使用教程：利用D3引言：在当今信息化的时代，数据成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从社交媒体到商业分析，数据的可视化已经成为了一种趋势。
成为了一种强大的可视化工具，它基于JavaScript，能够利用HTML、SVG和CSS等技术来创建各种复杂的数据可视化图表。
本文将介绍使用的基本步骤以及一些常见的可视化技巧。
一、安装与开发环境配置在开始使用之前，我们首先需要安装所需的软件及配置开发环境。
首先，我们需要安装和npm（的包管理器）。
然后，在命令行中运行以下命令来安装：```shellnpm install d3```安装完成后，我们就可以在项目中引入并开始使用它了。
二、数据加载与处理最重要的功能之一是能够加载和处理数据。
支持多种数据格式，包括CSV、JSON和XML等。
下面是一个简单的例子，演示如何使用加载CSV格式的数据并进行处理。
```javascript("", function(data){// 数据处理逻辑// ...});```在这个例子中，我们通过``方法加载名为""的数据文件，并将数据传递给回调函数进行处理。
在处理数据时，我们可以使用提供的各种方法，如筛选（filter）、映射（map）和排序（sort）等，来对数据进行必要的处理和转换。
三、绘制基础图表一旦数据加载和处理完成，接下来我们可以使用来绘制各种基础图表，例如柱状图、折线图和饼图等。
以柱状图为例，下面是一个基本的使用绘制柱状图的代码示例：```javascriptvar dataset = [10, 20, 30, 40, 50];var svg = ("body").append("svg").attr("width", 500).attr("height", 300); ("rect").data(dataset).enter().append("rect").attr("x", function(d, i) {return i * 50;}).attr("y", function(d) {return 300 - d;}).attr("width", 50).attr("height", function(d) { return d;}).attr("fill", "steelblue");```在这个例子中，我们首先创建一个SVG容器，并为其指定宽度和高度。
可视化技术使用教程：利用人工智能和机器学习进行智能数据可视化(六)
可视化技术使用教程：利用人工智能和机器学习进行智能数据可视化在当前大数据时代，数据的准确解读和可视化变得越来越重要。
通过将数据进行可视化处理，能够更直观地呈现数据的分布、趋势以及异常点。
而利用人工智能和机器学习技术，可以进一步提高数据可视化的智能性和准确性。
本文将介绍如何利用人工智能和机器学习进行智能数据可视化。
第一步：数据预处理在开始进行数据可视化之前，首先需要进行数据预处理。
数据预处理包括清洗、过滤、转换等一系列步骤，以确保数据的质量和完整性。
在这个阶段，人工智能和机器学习可以发挥作用。
通过使用机器学习算法，可以自动检测和处理数据中的异常值，填补缺失值，甚至进行数据的归一化处理。
这样能够大大提高数据的准确性和一致性。
第二步：选择适当的可视化工具和方法在进行数据可视化之前，需要选择适合的可视化工具和方法。
市面上有许多针对不同类型数据和需求的可视化工具，如Tableau、PowerBI、等。
当然，如果你是一位程序员，也可以自己使用编程语言进行可视化开发。
选择适当的工具和方法可以根据数据类型和需要呈现的信息来进行判断，同时也需要考虑到用户的交互需求。
在这个过程中，可以考虑利用机器学习算法来帮助选择最适合的可视化工具和方法。
通过对数据进行分析和预测，可以自动推荐出最佳的可视化方式。
第三步：利用机器学习进行智能数据可视化一旦选择好了可视化工具和方法，就可以开始进行数据的智能可视化。
这里，机器学习技术可以发挥重要作用。
通过机器学习算法，可以对数据进行分析和模式挖掘，从而帮助用户发现数据中的隐含关系和规律。
例如，通过聚类算法可以将相似的数据点进行分组，从而揭示数据中的聚类结构；而通过分类算法，则可以将数据分为不同的类别，帮助用户理解数据中的区别和异同。
这样的智能数据可视化可以大大提高对数据的认知和理解。
第四步：交互和反馈在进行数据可视化的过程中，交互和反馈是非常重要的。
用户需要能够自由地与数据进行互动，例如通过选择、筛选等方式对数据进行操作。
数据可视化的实现方法与技巧
数据可视化的实现方法与技巧一、数据可视化的实现方法：1.静态图表：使用统计图表如条形图、折线图、饼图等，通过直观的图形展示数据的特征和关系。
静态图表适用于数据量较小或者数据不经常更新的情况。
2.动态图表：通过动画或者交互性来展示数据变化的过程，可以更加生动地展示数据的演化过程和趋势，增强数据的理解和记忆。
动态图表适用于数据变化频繁的场景，如股市指数、天气预报等。
3.热力图：通过颜色的深浅来展示数据的密集程度或者数量，可以直观地发现数据的分布规律和区别。
热力图适用于空间数据分析和热度分析，如地理信息系统（GIS）和交通流量分析等。
4.散点图矩阵：通过多个散点图的组合展示多个变量之间的关系，可以快速发现变量间的相关性和趋势。
散点图矩阵适用于多变量分析和特征工程，如数据挖掘和机器学习等。
5.地理可视化：将数据以地图的形式展示出来，可以直观地发现地理分布规律和区域差异。
地理可视化适用于地理数据分析和空间决策支持，如市场分布和人口普查等。
二、数据可视化的技巧：1.确定目标：在进行数据可视化之前，明确要达到的目标，例如展示数据趋势、对比不同类别的数据、发现异常点等。
这样有助于确定合适的可视化方式和工具，并在制作过程中集中精力，避免过度装饰或者无效的信息展示。
2.选择合适的图形：根据数据的类型和要传达的信息，选择适合的图表类型。
例如，使用条形图表示类别数据、折线图表示趋势、散点图表示关联性等。
选择合适的图形能够更好地展示数据的特征和关系。
5.选择合适的颜色：使用合适的颜色能够突出图表中的数据和信息，并传达特定的情感和语义。
需要注意的是，颜色选择应遵循视觉感知的原则，如不同类别用不同的颜色，避免过于鲜艳的颜色对视觉产生过大的刺激。
6.添加交互性：通过添加交互性来增强数据可视化的灵活性和可操作性。
例如，通过滑块、下拉菜单等交互方式，可以实现动态过滤和排序功能，使用户可以自由选择感兴趣的数据子集。
7.迭代改进：在数据可视化的制作过程中，不断地反思和改进设计，根据用户的反馈和需求进行优化和调整。
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可视化方法与技术计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。
基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用。
一、可视化概述测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据，超出了人类分析处理的能力。
可视化提供了解决这种问题的一种新工具。
一般意义下的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言，是可以放大人类感知的图形化表示方法。
可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。
可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越广泛的应用。
可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。
可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。
可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行表现，可视化结果便于人们记忆和理解。
可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。
可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势，其特点可总结为可视性、交互性和多维性。
二、可视化技术目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系。
（一）数据可视化数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示，这对初步的数据分类理解是有意义的。
针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。
此外还采用主成分分析、因子分析、投影寻踪、主曲线、主曲面、多维标度图和自组织映射等方法将多维变量表示为二维变量，依据此算法对数据进行简单分类，并了解各个特征属性之间的关系。
（二）科学计算可视化科学计算可视化，指的是利用计算机图形学和图像处理技术，将工程测量数据、科学计算过程中产生的数据及计算结果转换为图形图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
科学计算数据可以划分为结构化数据，非结构化数据和混合型数据，科学计算数据还可以分为标量、矢量和张量数据。
科学计算可视化技术主要有两个难点：一是分类，研究如何判断出可视化对象的类别；二是绘制，研究如何将可视化对像真实、高效地显示在屏幕上，使得用户可交互式查看。
科学计算数据的三维重建方法有大致可分为面绘制和体绘制两类。
面绘制方法首先在三维空间数据场中构造出中间几何图元如平面、曲面等，然后再由计算机图形学技术实现绘制显示。
其基本思想是提取感兴趣物体的表面信息，再用绘制算法根据光照、明暗模型进行阴影和渲染后得到最后的显示图像；体绘制是一种直接由三维数据场产生屏幕上二维图像的技术。
体绘制技术研究的是如何表示、维护和绘制体数据集，从而提供洞察数据内部结构和理解物质复杂特性的机制。
体绘制技术最大优点是可以探索物体的内部结构，可以描述非定形的物体如肌肉等，而面绘制在这些方面比较弱。
（三）信息可视化信息可视化就是利用计算机支撑的、交互的、对抽象数据的可视表示，来增强人们对这些抽象信息的认知。
信息可视化是将非空间数据的信息对象的特征值抽取、转换、映射、高度抽象与整合，用图形、图像、动画等方式表示信息对象内容特征和语义的过程。
信息对象包括文本、图像、视频和语音等类型，它们的可视化是分别采用不同模型方法来实现的。
信息可视化研究人、计算机表示的信息以及它们相互影响的技术。
而人机交互是研究人、计算机以及它们相互影响的技术。
信息可视化可以看作是从数据信息到可视化形式再到人的感知系统的可调节的映射。
信息可视化可分为一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据的可视化7类。
（四）知识可视化知识可视化是在科学计算可视化、数据可视化、信息可视化基础上发展起来的新兴研究领域，应用视觉表征手段，促进群体知识的传播和创新。
知识可视化研究的是视觉表征在提高两个或两个以上人之间的知识传播和创新中的作用。
这样一来，知识可视化指的是所有可以用来建构和传达复杂知识的图解手段。
除了传达事实信息之外，知识可视化的目标是传输见解、经验、态度、价值观、期望，观点、意见和预测等，并以这种方式帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识。
知识可视化与信息可视化有着本质差别，信息可视化的目标在于从大量的抽象数据中发现一些新的见解，或者简单地使存储的数据更容易被访问；而知识可视化则是通过提供更丰富的表达他们所知道内容的方式，以提高人们之间的知识传播和创新。
三、可视化的应用可视化的应用范围十分广泛，几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、农业和商业等各种领域，其中医学、气象预报、油气勘探、地质学和地理学等是可视化的典型应用。
可视化的重要性在于，通过提供对数据和知识的可视化建立用户与数据系统交互的良好沟通渠道，可以利用人类的专业知识和模式识别能力评估和提高挖掘出的结果模式的有效性，提供对挖掘结果的可视化显示，使用户对结果模式能够有深刻直观的理解。
（一）数据挖掘可视化数据挖掘比较公认的描述性定义是由U．M．Fayyad等给出的，即数据挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程。
数据挖掘可视化的目的是使用户能够交互地浏览数据以及挖掘过程等。
当要识别的不规则事物是一系列图形而不是数字表格时，人的识别的速度是最快的。
数据挖掘可视化分为3类。
一是源数据可视化，源数据可视化是用于表现源数据的分布情况和特性表现。
二是数据挖掘过程可视化，可以使用户更形象的了解挖掘的流程。
三是数据挖掘结果可视化。
结果可视化是将挖掘出来的知识和结果用可视化的形式表现出来，比如柱状图等，有助于更形象的理解结果的含义。
结果可视化应用比较多，毕竟大多数研究成果最后的用户他们最关心的还是结果，所以结果可视化是一个很重要的部分。
可视化技术与数据挖掘技术的结合形成的可视数据挖掘经历了若干阶段。
一是初级图表可视化阶段，在此阶段只是利用图表、曲线（直方图、饼图等）显示数据的统计信息（总和、均值等）；二是信息查询可视化阶段，此阶段主要利用可视化的人机界面，用图形、图像显示查询结果，对复杂的查询起到直观的表达，便于用户理解；三是可视数据挖掘阶段，此阶段可以用图形方式表示数据之间的内在联系及发展规律，并引导整个数据挖掘过程的进行。
（二）复杂网络可视化人们通过对Web网络、社会关系网络、生物网络等的研究,发现，复杂网络的结构非常复杂,如果仅用数据表格或文字的形式来表示网络，理解起来非常困难,导致网络所包含的信息无从体现。
将复杂网络方便、直观地表示出来的最好方法是将其进行可视化。
复杂网络可视化研究涉及复杂系统、图论、统计学、数据挖掘、信息可视化以及人机交互等多个领域。
其中受关注程度最多的一个问题是可视化算法,包括布点算法和可视化压缩算法。
它的典型应用包括可视化信息检索、可视化通信网络拓扑、可视化基因网络或蛋白质网络和可视化交通网等。
（三）物流可视化现代物流业是运用现代信息技术对其生产、经营和承运的物资的流通过程中所产生的文本、图像数据、声音、语音、视频等所有数字化信息进行采集、分类、传递、汇总、识别、跟踪、查询等一系列处理活动，在符合管理要求的基础上，实现对物资流动过程的控制，从而降低成本、提高效益的管理活动。
物流可视化是可视化技术在物流领域的综合应用，它包含了物流信息的采集、传输、分类、汇总、图形化显示等一系列过程，以及完成这些过程所需的软硬件。
实现物流可视化的目的就是为了帮助人们更好地理解物流信息的本质和更方便地操纵信息。
（四）农业可视化利用数据可视化实现植物在三维空间中的生长发育过程。
利用三维建模与数据可视化技术，提供对新农村规划设计与新农村规划管理项目审批的直观、可行的可视化辅助手段，为有关领导做出最终决策提供帮助。
（五）音乐可视化音乐可视化是对音乐表达的一种非主观的解释和判断,是为理解、分析、比较音乐的表现力和内部结构提供的一种呈现技术。
音乐可视化在对音乐的特征如波形、频率、音调、音高、节奏、速度、音色等进行提取之后映射到相应的可视化效果这种可视化效果具体形式多样,可以是烟雾、水波、火焰等的变化特别是基于计算机图形图像变换处理而产生的、复杂的、全新的视觉效果,如虚拟角色小动物或人的动作变化及其虚拟场景的变幻、音乐的音符、音高、节拍等的具体形象化视觉效果等,更动人心弦。
四、存在的问题和发展方向存在的问题包括：第一是如何提高可视化显示空间和时间分辨率，以满足虚拟与物理现实可视化表示的需求；第二是可视化和其它技术的集成，可视化需要与网络、语音、人工视觉、计算和数据存储结合起来；第三是找到有效的方法可视化高维数值的信息，或者非数值的信息，一个好的可视化展示会使所有信息清晰、分辨性强，同时利于寻找可视化后的规律和联系；第四是人机可视化交互，发现有效的可视化表示方式并用于直接操作用户和可视化系统进行交互，以及用于多个用户间的合作交互；第五是定义有效的抽象，以便用户和可视化系统的交互操作，注意有效的抽象应兼顾可视化表示和易于使用；第六，已有的可视化算法和工具大多用于显示存在的静态结构,但静态结构无法确切描述现实中持续演变的真实情况，怎样实现动态演变过程的可视化也是一个非常值得关注的领域。
动态可视化技术这一难题如果得到解决，对于展现演化过程将具有重要意义，也能够帮助人们更有效地进行时变情况的特征分析和知识挖掘。
除了上面提到的可视化存在的问题和发展方向外，特别值得注意的研究方向是：海量、异构、时变、多维数据的可视化表示；基于多元图表示原理的信息（数据）可视化方法；基于形式概念分析理论的知识可视化方法；可视化模式识别；整体可视与局部详细可视相结合的新方法研究等。