第四讲数据和函数的可视化

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数据分析与可视化课件

数据分析与可视化课件

数据分析与可视化课件(正文)一、数据分析介绍数据分析是通过收集、整理、处理和解释数据,从中得出有用的信息和洞察力的过程。

它在当前信息时代具有重要的意义,成为各行各业决策的基础。

数据分析师需要掌握各种统计和计算方法,以及数据可视化的技巧。

本课程旨在帮助学员全面了解数据分析与可视化的基本概念和方法。

二、数据分析方法1. 数据收集和整理数据分析的第一步是收集和整理数据,确保数据的准确性和完整性。

学员需要学会使用各种数据收集方法,如问卷调查、实地观察、文献研究等。

同时,学员还需要掌握数据清洗和预处理的技巧,包括处理缺失值、异常值和重复值等。

2. 数据探索和描述在数据收集和整理完成后,学员需要运用统计学方法对数据进行探索和描述。

这包括计算各种统计指标,如均值、中位数、标准差等,以及绘制直方图、散点图、箱线图等图表进行数据可视化。

通过数据的探索和描述,可以帮助学员对数据有更深入的理解。

3. 数据分析和建模数据分析的核心是利用统计学和机器学习等方法对数据进行分析和建模。

学员需要学会应用线性回归、逻辑回归、决策树等算法进行数据分析,并掌握相应的模型评估方法。

此外,学员还需学习数据采样、特征选择和模型优化等技术,以提高数据分析的准确性和效果。

三、数据可视化技巧数据可视化是将数据转化为图形或图表,以便更直观地展示数据的分布和变化趋势。

学员需要学会使用各种数据可视化工具和软件,如Tableau、Python的matplotlib库等。

此外,学员还需了解选择合适的图表类型,如折线图、柱状图、饼图等,以及设计美观的图表布局和配色方案。

四、实例分析与应用本课程还将通过实例分析和应用案例,让学员将学到的数据分析方法和可视化技巧应用于实际问题中。

学员将了解数据分析在各个领域的应用,如市场营销、金融、医疗等,以及如何利用可视化工具进行数据呈现和解读。

五、总结数据分析与可视化是一门重要的技能,对于各行各业的从业者来说都具有重要的意义。

《数据可视化》课件

《数据可视化》课件

Slide 8
如何选择最适合自己的数据可视化图表类 型?
数据类型
根据数据的类型,选择合适 的图表类型,如柱状图适用 于比较不同类别的数据。
目标和信息
根据展示的目标和需要传达 的信息,选择能够清晰、有 效地展示数据的图表类型。
受众和场景
考虑观众的背景和对图表的 理解水平,选择能够适应受 众和场景的图表类型。
Python
Python具有强大的数据可视化库,如Matplotlib和Seaborn,适用于复杂的数据处理和可视化需求。
Tableau
Tableau是一个专业的数据可视化工具,提供了丰富的可视化选项和交互功能,适用于各种类型的 数据分析和展示。
Slide 4
如何选择最适合自己的数据可视化工 具?
如何使用Tab le au 进行数据可视化?
1
导入数据
在Tableau中导入需要可视化的数据,支持多种数据格式和数据源。
2
选择可视化选项
在Tableau的可视化界面中选择合适的可视化选项,如条形图、散点图、地理图等。
3
加筛选器、工具提示等,使图表更具有交互性和可共享性。
1 确定需求
首先要明确自己的数据可视化需求和目标,然后选择一个工具,能够满足这些需求。
2 考虑技能和经验
考虑自己的技能和经验水平,选择一个适合自己的工具,能够快速上手和运用。
3 研究和比较
研究和比较不同的数据可视化工具,了解它们的特点、优势和劣势,选择最合适的一个。
Slide 5
如何使用Excel制作基本的图表?
2 加强沟通和决策
通过使用数据可视化工具,可以更好地向他人沟通分析结果,提高决策的准确性和效率。
3 发现潜在的模式和趋势

新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化:数据可视化》

新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化:数据可视化》

教学设计:新2024秋季高一必修1 信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化:数据可视化》一、教学目标(核心素养)1.信息意识:学生能够认识到数据可视化在信息传递和表达中的重要作用,理解其对于复杂数据解读的便捷性。

2.数字化学习与创新:学生能够掌握数据可视化的基本原理和常用工具,能够运用所学知识将复杂数据转化为直观、易懂的图表。

3.计算思维:通过数据可视化的实践,培养学生的逻辑思维、数据分析和视觉表达能力,学会用图表讲述数据故事。

4.信息社会责任:引导学生关注数据可视化的准确性和公正性,确保可视化作品能够真实反映数据本质,避免误导。

二、教学重点•理解数据可视化的基本概念和原理。

•掌握数据可视化的常用工具和图表类型。

三、教学难点•如何根据数据特点和需求选择合适的图表类型进行可视化。

•如何设计美观、有效且能准确传达信息的数据可视化作品。

四、教学资源•多媒体课件(包含数据可视化的基本概念、原理、图表类型介绍)。

•数据可视化软件(如Excel、Tableau、ECharts等)的演示和操作材料。

•实际数据集和已完成的数据可视化案例,供学生参考和学习。

五、教学方法•讲授法:介绍数据可视化的基本概念、原理和图表类型。

•演示法:通过数据可视化软件演示如何创建和编辑图表。

•实践操作法:组织学生分组进行数据可视化实践,亲手制作图表。

•讨论法:引导学生讨论不同图表类型的优缺点和适用场景,促进思维碰撞。

六、教学过程1. 导入新课•故事导入:讲述一个通过数据可视化解决复杂问题的故事,如公共卫生部门利用图表展示疫情趋势,帮助决策者制定防控措施。

•提问导入:提问学生:“你们在日常生活中见过哪些数据可视化作品?它们是如何帮助我们理解数据的?”引导学生思考数据可视化的重要性和应用场景。

2. 新课教学•数据可视化基本概念讲解:•定义:数据可视化是将数据以图形、图像等视觉形式展现出来的过程,旨在帮助人们更直观地理解数据。

利用Excel进行数据逻辑可视化

利用Excel进行数据逻辑可视化

利用Excel进行数据逻辑可视化数据逻辑可视化是一种将数据通过图表、图形等形式展现出来的方式,帮助人们直观地理解和分析数据的方法。

在当今数据爆炸的时代,数据逻辑可视化成为了各行各业都普遍使用的工具。

而Excel作为一个功能强大的数据处理软件,也提供了丰富的工具和函数来实现数据逻辑可视化。

本文将介绍如何利用Excel进行数据逻辑可视化,以帮助读者更好地理解和分析数据。

一、基本图表的使用Excel提供了多种基本图表,如折线图、柱状图、饼图等,可以根据不同类型的数据选择相应的图表进行展示。

以下是使用Excel绘制折线图的步骤:1. 打开Excel并插入数据:在Excel的工作表中,输入需要展示的数据,如日期和销售量。

按照数据的格式要求,将数据依次填写在相应的单元格中。

2. 选择数据:选中需要绘制折线图的数据范围,包括日期和销售量两列。

3. 插入图表:点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡,在图表区域选择适合的图表类型,如折线图。

Excel会自动绘制出选定数据的折线图。

4. 自定义图表:可以对图表进行进一步的自定义,如设置图表标题、坐标轴标签等,以便更好地展示数据。

利用同样的方法,可以绘制其他类型的图表,如柱状图、饼图等,以满足数据逻辑可视化的需求。

二、条件格式与数据透视表除了基本的图表功能外,Excel还提供了条件格式和数据透视表的功能,可以更加灵活地处理和展示数据,实现更高级的数据逻辑可视化。

1. 条件格式:通过设置条件格式,可以根据数据的特定条件自动调整格式,以突出数据的差异或规律。

- 例如,可以根据销售量的大小设置不同的颜色,使销售量较高的部分突出显示。

- 可以根据数据的范围设置渐变色,以显示数据的变化趋势。

- 可以根据数据的数值设置图标集,以表达数据的具体含义。

2. 数据透视表:通过使用数据透视表功能,可以对大量的数据进行快速分析和筛选,同时可以将结果以交互式的方式展示出来。

- 例如,可以根据销售人员和产品类别生成数据透视表,以观察销售人员在不同产品类别上的表现。

第一讲 MATLAB语言概述

第一讲  MATLAB语言概述

1.1 MATLAB语言的发展

1984年,Little、Moler、Steve Bangert 合作,成立了MathWorks公司,并把 MATLAB正式推向市场。
内核采用C语言编写,而且除原有的数值 计算能力外,还新增了数据图视功能。

1.1 MATLAB语言的发展

MathWorks公司于1993年推出 MATLAB4.0版本,从此告别DOS版。
是一套高性能的数值计算和可视化数学 软件,“巨人肩上的工具 ” 优点:简洁、入门容易 难点:函数多。


1.2.1 起点高

每个变量代表一个数组(阵列) 每个元素都看作复数 所有运算都对复数数组有效 MATLAB自问世起,就以数值计算称雄 基本处理单位是复数数组 程序高度“向量化”,且易写易读
指令窗运行入门 指令窗操作要旨 历史指令窗口简介 当前目录和搜索路径 内存变量的查阅和删除 数据文件的存取 M脚本编写初步 MATLAB帮助方式概述
1.4.1 指令窗运行入门

学习MATLAB最基本的就是掌握指令窗的 操作
这一小节通过一些算例让大家对MATLAB 的使用方法有一个直观感受

1.4.1.1 指令窗简介

1.4.1.3 数值、变量和表达式
2.变量命名规则

变量名必须以字母开头,可以由字母、数字和 下划线组成,变量名中不能包含空格、运算符 和标点符号 变量名、函数名对字母大小写敏感


变量名的字符长度不应超过63个字符,第63个 字符之后的字符将被忽略
1.4.1.3 数值、变量和表达式
3.MATLAB默认的预定义变量

考核要求:不得缺勤,实验报告齐备

高中信息技术必修课件数据的可视化表达

高中信息技术必修课件数据的可视化表达
高中信息技术必修课件数据 的可视化表达
汇报人:XX 20XX-01-26
目录
• 数据可视化概述 • 数据可视化基本原理 • 数据可视化工具与技术 • 数据可视化实践案例 • 数据可视化设计原则与技巧 • 数据可视化挑战与未来发展
01 数据可视化概述
数据可视化的定义与意义
定义
数据可视化是指将大量数据转化 为视觉形式的过程,利用图形、 图表、图像和动画等手段,直观 地展现数据的内在结构和规律。
案例三:散点图在相关性分析中的应用
数据来源
两个变量的一组观测值。
实现步骤
收集数据、清洗数据、绘制散点图、添加趋势线 等。
ABCD
可视化方法
使用散点图展示两个变量之间的关系。
案例分析
通过散点图可以初步判断两个变量之间是否存在 相关性,以及是正相关还是负相关。
案例四:热力图在网站流量分析中的应用
可视化方法
视觉感知与认知原理
视觉感知
人类视觉系统对光信号进行接 收、处理和解释的过程,包括 颜色感知、形状感知、深度感
知等。
认知原理
人类大脑对视觉信息进行加工 、组织和理解的过程,涉及记 忆、学习、推理等认知活动。
视觉层次
根据视觉元素的重要性和关联 性,将数据分层展示,以便观 众能够快速抓住关键信息并形 成整体认识。
使用热力图展示网站不同页面的访问量。
B A 数据来源
网站的访问日志数据。
C
D
案例分析
通过热力图可以直观地看出网站哪些页面 受欢迎,哪些页面需要优化,有助于网站 运营人员制定改进策略。
实现步骤
收集数据、清洗数据、绘制热力图、设置 颜色映射等。
05 数据可视化设计 原则与技巧

人教版高中信息技术必修一第三章第三节《数据分析与可视化》教案

人教版高中信息技术必修一第三章第三节《数据分析与可视化》教案

20232024学年人教版高中信息技术必修一第三章第三节《数据分析与可视化》
教案
七、教学过程
(一)引入新课(5分钟)
•教师行为:通过展示一个实际的数据分析与可视化案例,如“如何分析和展示一个班级学生的成绩分布”,引入数据分析与可视化的概念。

•学生行为:观看案例,思考数据分析与可视化的应用场景。

•设计目的:激发学生兴趣,引入数据分析与可视化的概念。

(二)数据分析方法讲解(10分钟)
•教师行为:详细讲解数据分析的常见方法,如描述性分析、相关性分析、预测性分析等,并展示各自的应用场景。

•学生行为:认真听讲,记录关键信息,提出疑问。

•设计目的:确保学生对数据分析方法有清晰的理解。

(三)数据可视化技术(10分钟)
•教师行为:介绍数据可视化的技术和工具,如图表、图形、地图等,并展示如何使用这些工具进行数据展示。

•学生行为:学习数据可视化技术,理解数据可视化的重要性。

•设计目的:帮助学生掌握数据可视化的基本技巧。

(四)实践操作(10分钟)
•教师行为:指导学生使用数据分析软件,如Excel、Tableau等,进行实际操作。

•学生行为:动手操作,体验数据分析与可视化的过程。

•设计目的:通过实践操作,加深学生对数据分析与可视化方法的理解和应用。

(五)小组讨论(5分钟)
•教师行为:组织学生进行小组讨论,探讨数据分析与可视化在不同领域的应用。

•学生行为:积极参与讨论,分享观点,提出问题。

第四讲 matlab 绘图 ——matlab语言丰富的图形表现方法,使得数学计算结果可以方便地、多样性地实现了可

第四讲   matlab 绘图 ——matlab语言丰富的图形表现方法,使得数学计算结果可以方便地、多样性地实现了可

h2=[1 1;1 -1];h4=[h2 h2;h2 -h2]; h8=[h4 h4;h4 -h4]; t=1:8; for i=1:8 subplot(8,1,i); stairs(t,h8(i,:)) axis('off') end
例:绘制极坐标绘图 t=0:2*pi/90:2*pi;y=cos(4*t);polar(t,y)
8.ezplot ——符号函数的简易绘图函数
ezplot的调用格式: ezplot(f) —这里f为包含单个符号变量
x的符号表达式,在x轴的默认范围 [-2*pi 2*pi]内绘制f(x)的函数图 ezplot(f,xmin,xmax) — 给定区间 ezplot(f,[xmin,xmax],figure(n)) — 指 定绘图窗口绘图。
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 01234567
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 01234567
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 01234567
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y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos(t+0.5); plot(t,y3);hold on; plot(t,y4); plot(t,y5);
1
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-0.2
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5
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plot(X,Y),grid
3.2.1 plot的调用格式
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3.2.1 plot的调用格式
(3) x为向量,y为矩阵且有一维与x等长——多条不同颜
色的曲线(x为共同的横坐标)
例:
t=(0:pi/50:2*pi)’; %101×1的列向量
2. 数据点形 . —实心黑点 ^—向上三角 v—向下三角 o—空心圆 x—叉号
+—十字符 <—向左三角 d—菱形 p—五角星
*—星号 >—向右三角 h—六角星 s—方块
3.2.3 坐标、刻度和分格线
2. 分格线和坐标框
grid
分格线切换(状态翻转)
grid on/off 画出/不画分格线
box
坐标形式切换(状态翻转)
-1
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
选择题:运行以下命令:
>>x=[1 2 3;4 5 6];
>>y=x+x*i
>>plot(y)
则在图形窗口中绘制几条曲线?
A. 3 B. 2 C. 6
D. 4
选择题:
运行以下命令:
>>x=[1 2 3;4 5 6];
>>plot(x,x,x,2*x)
k=0.4:0.1:1;
%1×7的行向量
Z=cos(t)*k;
%101×7的矩阵
plot(Z,t)
%绘图
7 6 5 4 3 2 1 0 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
3.2.1 plot的调用格式
3. plot(X1,Y1,’s1’,X2,Y2,’s2’,…)
位置由人工指定.
3.2.6获取二维图形数据的指令
ginput
[x,y]=ginput(n) 用鼠标从二维图形上获取n个点的数据坐 标(x,y)。
其他指令是把数据表现在图上,而ginput却是唯一能从 图上获取数据的指令。
该指令仅适用于二维图形。 n必须为正整数,它表示用户希望通过鼠标从图上获得
3.2.1 plot的调用格式
2. plot(x,y,’s’)(共4种)
(1)x,y为同长向量——一条曲线(x横,y纵)
(最基本格式)
t=0:pi/50:4*pi;
%产生1*201的自变量
y=exp(-t/3).*sin(3*t) %计算y值
plot(t,y,‘-r’)
%绘图
1
0.8
0.6
%计算格点上的函数值
surf(X,Y,Z);
hold on,colormap(hot) %设置当前图形窗的着色色图
colormap(CM) %设置当前图形窗的着色色图CM,见书上P206表格 注意:MATLAB每个图形窗只能有一个色图。
【例5.2-2】用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t)及其包 络线。(图5.2-2)P190
t=(0:pi/100:pi)‘; %长度为101的时间采样列向量
y1=sin(t)*[1,-1]; %包络线函数值,为101×2的矩阵
y2=sin(t).*sin(9*t); %长度为101的调制波列向量
第四讲数据和函数的可视化
第四讲 数据和函数的可视化
3.1 引导 3.2 二维曲线绘图 3.3 三维绘图的基本操作
3.1.1 离散数据和离散函数的可视化
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
2
4
6
8
10
12
3.1.2 连续函数的可视化
连续函数的可视化也必须建立在离散数据上 为表现连续性,常用的处理方法:
-1
0
1
2
3
子子 (4) 1
0.5
0.5
0
0
-0.5
-0.5
-1
0
1
2
3
-1
0
1
2
3
3.1.3 可视化的一般步骤
1. 数据准备 2. 选定图形窗及子图位置 3. 调用绘图指令 4. 设置轴的范围和坐标方格线 5. 图形注释 6. 着色、明暗、灯光、材质处理(三维图形)
3.2.1 plot的调用格式
纵坐标轴名
legend(‘s1’,’s2’,…) 线型、颜色、数据点的图例
text(x,y,’s’) 在图形(x,y)坐标处标注释
3.2.5 多次叠绘和多子图
1. 多次叠绘 在已经存在的图上再绘制一条或多条曲线 hold hold on 保持图形和坐标轴,准备绘制新曲线 hold off 取消叠绘
Y = sin(th)*sqrt(25-a.^2);%(101×9)的矩阵
plot(X,Y),axis(‘equal’), %使坐标轴等长刻度
xlabel(‘x’), ylabel(‘y’) %书写坐标名
title(‘A set of Ellipses’) %书写图名
3.2.1 plot的调用格式
box on/off 使当前坐标呈封闭式/开启式
缺省设置为不画分格线、封闭式
封闭式
开启式
3.2.4 图形标识
图形标识包括:图名(title)、坐标轴名 (label)、图形注释(text)和图例(legend)
它们的最简格式:
title(‘s’)
书写图名
xlabel(‘s’)
横坐标轴名
ylabel(‘s’)
则在图形窗口中绘制几条曲线?
A. 4 B. 6
C. 3
D. 5
3.2.1 plot的调用格式
采用模型

画一组椭圆
th = [0:pi/50:2*pi]'; %长度为101的列向量
a = [0.5:0.5:4.5];
%长度为9的行向量
X = cos(th)*a;
%(101×9)的矩阵
k=0.4:0.1:1;
%1×7的行向量
Z=cos(t)*k;
%101×7的矩阵
plot(t,Z)
%绘图
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
3.2.1 plot的调用格式
(4) x为矩阵,y为向量——多条不同颜色的曲线(y为共 同的纵坐标)
t=(0:pi/50:2*pi)’; %101×1的列向量
– 对区间进行更细的分割,计算更多的点 – 两点之间用直线连接,近似表现
注意:自变量的采样点数应足够多,如采样点数 不足不能真实地反映原函数。
3.1.2 连续函数的可视化
(P185, 例5.1-2)
用图形表示连续调制波形 ysin t)s(in 9t)(
t1=(0:11)/11*pi; %在0~pi之间取12个采样点 y1=sin(t1).*sin(9*t1); t2=(0:100)/100*pi;%在0~pi之间取101个采样点 y2=sin(t2).*sin(9*t2); subplot(2,2,1),plot(t1,y1,‘r.’),axis([0,pi
2.在同一图形窗口分别绘制y1=x,y2=x^2, y3=exp(-x)三条函数曲线, x的范围为[-2 6],要求给整个图形加上标题,给横坐标轴加上标注, 图的右上角标注三条曲线的图例,使用文字标注x=1点。
x=-2:0.1:6; y1=x; y2=x.^2; y3=exp(-x); plot(x,y1,x,y2,x,y3) title('三条函数曲线') xlabel('x') legend('y1=x','y2=x.^2','y3=exp(-x)') text(1,1,'x=1')
y
A set of Ellipses
4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4
-6
-4
-2
0
2
4
6
x
3.2.2 曲线的颜色、线型和数据点形
1. 颜色和线型
b—蓝
g—绿
m—品红 y—黄
- —实线 :—虚线
r—红 k—黑 -.—点划线
c—青 w—白 -- —双划线
3.2.2 曲线的颜色、线型和数据点形
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
0
2
4
6
8
10
12
14
3.2.1 plot的调用格式
(2)x,y同维矩阵——x、y对应列元素为横、纵坐标(曲 线的条数等于矩阵的列数)
X=reshape(1:12,3,4)
X=
1
4
7 10
2
5
8 11
3
6
9 12
Y=reshape(4:15,3,4)
Y=
4
7 10 13
t3=pi*(0:9)/9;
%10个采样点自变量
y3=sin(t3).*sin(9*t3); %10个采样值
plot(t,y1,'r:',t,y2,'b',t3,y3,'bo')
axis([0,pi,-1,1])
3.2.1 plot的调用格式
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