实验3 数据和函数的可视化
PowerBI数据建模与可视化实验报告总结

PowerBI数据建模与可视化实验报告总结在本次实验中,我使用了PowerBI进行数据建模和可视化的实验。
通过这个实验,我深入了解了PowerBI的功能和特点,并掌握了数据建模和可视化的基本方法和技巧。
以下是我对这次实验的总结和收获。
一、实验背景和目的本次实验的目的是使用PowerBI创建一个有效的数据模型,并通过可视化来展示和分析数据。
PowerBI是一款强大的数据分析和可视化工具,能够帮助用户快速整理和分析大量数据,并以直观的方式展示分析结果。
通过这次实验,我希望能够充分理解PowerBI的数据建模和可视化功能,并能够熟练运用这些功能。
二、实验过程和方法在实验中,我首先收集了一个数据集,该数据集包含了销售部门的各种数据,包括销售额、客户信息、产品信息等。
然后,我使用PowerBI Desktop创建了一个新的数据模型,并将数据导入到模型中。
在数据建模过程中,我利用PowerBI提供的数据建模工具,对数据进行了清洗、转换和整合。
我使用了一些常用的数据转换函数和技巧,如合并列、拆分列、填充空值等,以确保数据的准确性和完整性。
接下来,我使用PowerBI的可视化工具创建了几个报表和仪表盘。
在设计报表时,我根据数据的特点和需求,选择了合适的图表类型和视觉元素,并进行了布局和调整。
我还利用PowerBI的交互功能,添加了一些交互式的过滤器和图表联动,以增强用户体验和数据的可探索性。
三、实验结果和分析通过这次实验,我成功创建了一个完整的数据模型,并生成了多个直观、易于理解的报表和仪表盘。
在数据模型中,我定义了正确的关系和层次结构,确保了数据的一致性和准确性。
在可视化方面,我使用了柱状图、折线图、饼图等多种图表类型,有效地展示了销售额、产品占比、客户分布等信息。
同时,我还添加了过滤器和图表联动,使用户能够根据自己的需求选择感兴趣的数据和细节。
通过对报表和仪表盘的分析,我可以清晰地看到销售额的趋势和波动,了解产品的销售情况,以及不同地区和客户的销售贡献度。
科研实验数据处理与分析方法

科研实验数据处理与分析方法科研实验是科学研究中不可缺少的一环,而实验数据处理与分析方法则是确保研究结果准确可靠的关键步骤。
本文将介绍科研实验数据处理与分析的基本方法,以及一些常用的数据处理软件和技巧。
一、数据处理方法1. 数据清洗在进行数据处理与分析之前,首先需要对实验数据进行清洗,即排除异常值、缺失值和错误值等。
常用的数据清洗方法包括手动排查和使用数据处理软件进行自动清洗。
2. 数据整理将实验数据按照一定的格式整理,以便后续的分析和统计。
常见的数据整理方式包括建立数据库、制作数据表格和生成数据图表等。
3. 数据预处理数据预处理是指对原始数据进行处理,以满足统计分析的要求。
常用的数据预处理方法包括去除异常值、标准化、归一化和缺失值处理等。
4. 数据分析在进行数据分析时,可以根据实验目的选择不同的方法。
常见的数据分析方法包括描述统计分析、方差分析、回归分析、聚类分析和主成分分析等。
5. 数据可视化为了更直观地展示实验数据的分布和趋势,可以使用数据可视化的方法。
常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、饼图和散点图等。
二、数据处理软件1. ExcelExcel是一个功能强大的电子表格软件,广泛应用于数据处理与分析。
它提供了丰富的函数和工具,可以进行基本的统计分析、数据整理和图表绘制等操作。
2. SPSSSPSS是一款专业的统计分析软件,适用于大规模的数据处理与分析。
它拥有强大的数据处理和统计分析功能,可以进行多种复杂的分析操作。
3. MATLABMATLAB是一种高级的数值计算和编程环境,广泛应用于科学计算和数据分析。
它提供了丰富的函数库和工具箱,方便进行数据处理、统计分析和模型建立等操作。
4. RR是一个自由、开源的统计分析软件,具有强大的数据处理和图形绘制能力。
它提供了丰富的统计函数和图形库,适用于各种数据处理和分析需求。
三、数据处理技巧1. 数据备份在进行数据处理与分析之前,应该及时备份原始数据,以防止数据丢失或错误。
化学实验数据处理与分析方法

化学实验数据处理与分析方法引言:化学实验中获得的数据是进行科学研究和实验验证的重要基础。
然而,处理和分析这些数据是一个至关重要的步骤,可以帮助我们得出准确可靠的结论。
本文将介绍一些常见的化学实验数据处理与分析方法,以帮助读者更好地处理和解释实验结果。
一、数据处理在进行化学实验后,我们需要对获得的数据进行处理,以便得出准确的结果。
以下是一些常见的数据处理方法:1. 清除异常值异常值是指与其他数据明显不符的数据点。
为了确保实验结果的准确性,我们应该清除这些异常值。
一种常见的方法是使用统计学中的离群值检测方法,如箱线图法或3σ原则。
2. 数据平滑数据平滑是指通过对数据进行平均或滤波来减少测量误差或噪声的影响。
常见的数据平滑方法包括移动平均法、加权平均法和中值滤波法。
3. 数据插值和外推当实验数据点之间存在缺失或不连续时,我们可以使用插值方法来填补这些空缺的数值。
常见的插值方法有线性插值、多项式插值和样条插值。
外推则是通过已有数据来推断未知的数据点。
4. 数据归一化归一化是将不同量纲的数据映射到统一的尺度上,以消除不同量纲对数据分析的影响。
常见的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化。
二、数据分析处理完实验数据后,我们需要对数据进行进一步的分析,并从中提取有用的信息。
以下是一些常见的化学实验数据分析方法:1. 统计分析统计分析是指使用统计学的方法对数据进行描述、总结和推断。
常见的统计分析方法包括均值、方差、标准差和相关系数的计算,以及假设检验和置信区间的应用。
2. 数据回归数据回归是一种建立变量之间关系的方法。
通过拟合曲线或方程,我们可以了解变量之间的函数关系并进行预测。
常见的回归方法包括线性回归、非线性回归和多元回归。
3. 数据聚类数据聚类是将数据点划分为具有相似特征的组的过程。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。
常见的聚类方法有层次聚类和K均值聚类。
4. 数据可视化数据可视化是将数据以图表或图形的形式展示出来,以便更直观地理解和分析数据。
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。
上海交通大学matlab课件

reshape(A,m,n) %m*n=number
例: 修改矩阵A中元素的数值
Example2
三、基本运算功能
MATLAB的基本运算可分为三类 – 算术运算 – 关系运算 – 逻辑运算
基本算术运算符
运算 加 乘
左除 右除 幂次方
符号 + * \ / ^
运算 减
数组相乘 数组左除 数组右除 数组幂次方
800
600
二维绘图的图例标注说明
Legend
Light Intensity as a Function of Distance
Theory Experiment
Text
Comparison between theory and experiment.
Tick-mark
INTENSITY (lux)
逻辑函 数
all any isempty isequal isreal find
功能
如果所有的元素都是非零值,返回1;否则,返回0 如果有一个元素为非零值,那么返回1;否则,返回0 判断是否空矩阵 判断两矩阵是否相同 判断是否是实矩阵 返回一个由非零元素的下标组成的向量
三、数据与函数的可视化
MATLAB设有大量函数和命令来绘制出各种各样 的图形,具有强大的绘图功能
(数值数组、字符串数组、符号对象、元胞等)。 5) 不同结构的同名域中可以存放不同类型的内容。 6) 结构数组可以是任意维的,可以利用下标寻址。
*直接对域赋值法产生“单构架”,即1*1构架数组
Green_='一号房' %构架的域由(构架名).(域名)标识 Green_house.volume='2000立方米' Green_house.temperature=[31.2,30.4,31.6,28.7,29.7,31.1] Green_house.humidity=[62.1,59.5,57.7,61.5,62.0,61.9]
R语言实验报告范文

R语言实验报告范文实验报告:基于R语言的数据分析摘要:本实验基于R语言进行数据分析,主要从数据类型、数据预处理、数据可视化以及数据分析四个方面进行了详细的探索和实践。
实验结果表明,R语言作为一种强大的数据分析工具,在数据处理和可视化方面具有较高的效率和灵活性。
一、引言数据分析在现代科学研究和商业决策中扮演着重要角色。
随着大数据时代的到来,数据分析的方法和工具也得到了极大发展。
R语言作为一种开源的数据分析工具,被广泛应用于数据科学领域。
本实验旨在通过使用R语言进行数据分析,展示R语言在数据处理和可视化方面的应用能力。
二、材料与方法1.数据集:本实验使用了一个包含学生身高、体重、年龄和成绩的数据集。
2.R语言版本:R语言版本为3.6.1三、结果与讨论1.数据类型处理在数据分析中,需要对数据进行适当的处理和转换。
R语言提供了丰富的数据类型和操作函数。
在本实验中,我们使用了R语言中的函数将数据从字符型转换为数值型,并进行了缺失值处理。
同时,我们还进行了数据类型的检查和转换。
2.数据预处理数据预处理是数据分析中的重要一步。
在本实验中,我们使用R语言中的函数处理了异常值、重复值和离群值。
通过计算均值、中位数和四分位数,我们对数据进行了描述性统计,并进行了异常值和离群值的检测和处理。
3.数据可视化数据可视化是数据分析的重要手段之一、R语言提供了丰富的绘图函数和包,可以用于生成各种类型的图表。
在本实验中,我们使用了ggplot2包绘制了散点图、直方图和箱线图等图表。
这些图表直观地展示了数据的分布情况和特点。
4.数据分析数据分析是数据分析的核心环节。
在本实验中,我们使用R语言中的函数进行了相关性分析和回归分析。
通过计算相关系数和回归系数,我们探索了数据之间的关系,并对学生成绩进行了预测。
四、结论本实验通过使用R语言进行数据分析,展示了R语言在数据处理和可视化方面的强大能力。
通过将数据从字符型转换为数值型、处理异常值和离群值,我们获取了可靠的数据集。
数据可视化实训报告总结

数据可视化实训报告总结
在数据科学和分析领域,数据可视化是一个非常重要的环节。
通过可视化数据,我们可以更直观地观察数据之间的关系,发现数据中的规律和趋势。
在最近的数据可视化实训中,我有了许多收获和体会。
首先,我学会了如何选择合适的可视化工具和技术。
在实训过程中,我们使用了各种数据可视化工具,包括Tableau、Power BI 等。
通过对这些工具的使用和比较,我发现每种工具都有其独特的优势和适用场景。
了解不同工具的特点,可以帮助我们更好地选择合适的工具来呈现数据。
其次,我意识到了数据可视化的重要性。
在实训过程中,我发现通过可视化数据,我们可以更容易地发现数据中的异常和规律。
而且,对于非技术人员来说,可视化数据更容易理解和传达。
因此,数据可视化在商业决策和沟通中扮演着非常重要的角色。
最后,我也深刻体会到了数据可视化需要不断的练习和实践。
在实训中,我们不仅学习了理论知识,还进行了大量的实际操作。
通过自己动手实践,我更加熟练地掌握了数据可视化的技能和方法。
同时,也意识到了数据可视化领域的发展和变化,需要不断地学习和更新知识。
总的来说,这次数据可视化实训给我带来了很大的收获。
我不仅学会了如何选择合适的可视化工具和技术,更重要的是意识到了数据可视化的重要性。
我相信这些知识和经验对我的未来学习和工作都将大有裨益。
同时,我也会继续不断地练习和实践,不断提升自己在数据可视化领域的能力。
化学实验数据分析技巧高中化学实验数据的处理与分析方法的方法和技巧

化学实验数据分析技巧高中化学实验数据的处理与分析方法的方法和技巧化学实验数据分析技巧在高中化学实验过程中,通过实验数据的处理与分析可以获取更深层次的实验结论,并进一步加深对化学原理的理解。
本文将介绍一些常用的高中化学实验数据处理与分析的方法和技巧。
1. 数据整理与计算方法在进行化学实验时,通常需要记录实验数据,如质量、体积、浓度等。
为了准确分析实验数据,需要进行数据整理和计算。
常用的方法包括:- 数据整理:将实验数据按照实验要求整理成表格或图表,方便后续的分析和比较。
- 数据计算:利用数学关系和化学公式,对实验数据进行计算,如平均值、百分比计算、摩尔比计算等。
2. 误差及误差分析在化学实验中,由于种种因素的存在,例如仪器误差、人为误差等,实验数据往往难以完全准确。
因此,进行误差分析可以评估实验数据的可靠程度,并得出更准确的结论。
常见的误差分析方法包括:- 系统误差:通过比较实验结果与理论值的差异,找出可能存在的系统误差来源,并尝试消除或进行修正。
- 随机误差:通过多次重复实验,计算数据的标准偏差,评估实验结果的稳定性。
3. 数据可视化与趋势分析将实验数据进行可视化处理,可以更直观地观察数据的变化趋势,并帮助分析实验结果。
常用的数据可视化方法包括:- 直方图:用于表示数据的频率分布情况,可以清楚地观察到数据的集中程度和分散程度。
- 折线图:用于表达数据的连续变化趋势,通过折线的形状和斜率可以推断出数据之间的关系。
- 散点图:用于表达两个变量之间的相关性。
观察到的数据点的聚集程度可以判断两个变量之间的关系强度。
4. 趋势线拟合与分析趋势线拟合是一种通过某种数学模型来近似描述数据的方法。
通过趋势线的拟合可以更好地了解实验数据的变化规律。
常见的趋势线拟合方法包括:- 线性拟合:将数据拟合成直线,用于表达数据的线性关系。
- 多项式拟合:将数据拟合成多项式方程,用于表达数据的非线性关系。
- 指数拟合:将数据拟合成指数函数,用于表达数据的指数增长或衰减趋势。
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【例1】 绘制 x [0,3], e
x2
,x e
2 x2
, xe
x2
,e
x
四个图形
x=linspace (0,3,50); e 1=exp(-x.^2); e 2=(x.^2).*exp(-x.^2); e 3=x.*exp(-x.^2); e 4=exp(-x); p lot(x,e1,x,e2,x,e3,x,e4); %把四幅图画在一个图形里, %这是最简单的指令,绘制颜色由matlab %自动指定 %线条粗细、形状均由matlab默认给定
【例6】略
3 函数图形绘制
fplot(fcn,lim,str) 绘制由字符串f c n指定的函数图形。这可以是标准 函数,也可以是用户在M文件f c n . m中自定义的 函数, 向量l i m= [x m i n xm a x ]给出绘图区间范围。该 向量也可以包含四个元素,后两个参数用来表示y 轴的区间, 即l i m=[ xm i n xm a x ym i n ym a x]。 字符串s t r传递给f p l o t,则可以改变图形的线型 和颜色。
[X,Y,Z]=sphere(N)此函数生成三个 (n+1)× (n+1)阶的矩阵,利用函数 surf(X,Y,Z)可生成单位球面。 此形式使用了默 [X,Y,Z]=sphere 认值N=20。 只绘制球面图而不 sphere(N) 返回任何值。
【例】略 x=0:pi/20:pi*3; r=5+cos(x); [a,b,c]=cylinder(r,30); mesh(a,b,c) [a,b,c]=sphere(40); t=abs(c); surf(a,b,c,t); axis('equal'); axis('square')
2o 三维曲面绘制
一般曲面绘制
其他函数, surfl( ), surfc( ) 等高线绘制 contour( ), contours( )
meshgrid 其作用是将给定的区域按一定的方式划分成平 面网格,该平面网格可以用来绘制三维曲面, 具体调用方式如下:
[X,Y]=meshgrid(x,y) 这里x和y为给定 的向量,一方面可以用来定义网格划分区域; 另一方面也可用来定义网格划分方法。矩阵X 和Y则是网格划分后的数据矩阵。
添加图例 legend(string1,string2, ...)
在指定地方添加文本 text(x,y,string1,string2, ...)
文本的property可查看text函数的帮助文档
显示网格 grid on 或 grid off
保持当前窗口的图像, 以便继续画图到当前图上 hold on 或 hold off
属性可以全部指定,也可以只指定其中某几个排列,顺序任意。
线型 实线 : 虚线 -. 点划线 -- 间断线
点标记 . o x + * s d ^ 角 v > < p h 点 小圆圈 叉子符 加号 星号 方格 菱形 朝上三 朝下三角 朝右三角 朝左三角 五角星 六角星
颜色 y m c r g b w k 黄色 紫色 青色 红色 绿色 蓝色 白色 黑色
线条的粗细,字体大小,坐标轴属性等。 示例:
figure; plot(x,e1,‘r-*’,‘LineWidth’,1,‘markersize’,10); %设置线条粗细和标示大小 hold on; plot(x,e2,'kh','markersize',20,'markeredgecolor','r','markerfacecolor','g'); % 上面语句设置边界颜色为蓝色,填充颜色为绿色; hold on plot(x,e3,'b','LineWidth',3); hold on plot(x,e4,'y','LineWidth',4);
…
Matlab 绘图
Matlab 作图
给出离散点列: x=[0:pi/10:2*pi] 计算函数值: y=sin(x) 画图:用 matlab 二维绘图命令 plot 作出函数图形 plot(x,y)
源代码如下: x = linspace(0, 2*pi,100); y = sin(x); plot(x, y); %在 0 到 2π 间,等分取 100 个点
2 三维画图(空间曲线、空间曲面)
三维图形绘制中经常用到的基本绘 图命令有函数plot3,网图函数surf以及 着色图mesh等。 1o 三维曲线绘制
若要定义不同线型,可使用以下形式: p1ot3(X,Y,Z,s)其巾s为定义线型 的字符串,形式同plot函数。 P1ot3(x1,yl,zt,s1,x2,y2,z2, s2,x3,y3,z3,s3,…)这是组合绘图 调用形式。与plot相同。
④ 若有多对数据,如(x1,y1);(x2,y2);…,(xm,ym),要绘制在 一副图形中,则使用:
plot(x1,y1,s1,x2,y2,s2, ... ,xn,yn,sn) 其中,s1,s2等,为绘制曲线的属性选项,包括颜色、 线性、点形状等。 省略属性时,在一幅图中画y1,y2,...ym的图,颜色由 matlab自动选择。
点和线的基本属性
plot(x,y,string)
其中 string 是用 单引号 括起来的字符串,用来指定图 形的属性(点、线的形状和颜色) 还是前面的四个函数,运行如下指令: figure; %打开一个新的绘图窗口; p lot(x,e1,‘r*-’); %用红色的实线和*同时绘制 h old on; %使下面的绘图窗口上进行,不覆盖已绘制的图形; p lot(x,e2,‘b-.d’); %蓝色点划线和钻石形状同时绘制 h old on; p lot(x,e3,'k*'); h old on; p lot(x,e4,‘--p’) %绘制虚线和五角星,不指定颜色,颜色默认为 蓝色。
新建绘图窗口 figure(n)
划分绘图区域 subplot(m,n,p) 将一个绘图窗口分割成 m*n 个子区域,并 按行 从左至 右 依次编号 。p 表示第 p 个绘图子区域。
【例2】演示程序testplot.m (本程序很重要,希望大家上机的时候自己运 行一遍,对照程序中的注释,掌握matlab的二 维绘图及标注等功能。当运行一个的绘图形式 时,可先把其它的注释掉。)
数学实验3
数据和函数的可视化
1 二维画图 2 三维画图 3 函数图形绘制
对应的库函数文件存放在系统\matlab\toolbox\ matlab目录下
问题:
如何画出 y=sin(x) 在 [0, 2*pi] 上的图像?
Matlab 绘图
手工作图
找点: x=0, pi/3, pi/2, 2*pi/3, pi, … 计算函数值: y=sin(0), sin(pi/3), sin(pi/2), 描点:在坐标系中画出这些离散点 用直线或曲线连接这些点,得到函数的大致图形
其他二维图形绘制语句:
【例3】绘制极坐标曲线(testpolar)
theta=0:0.01*pi:8*pi; rho=5*sin(4*theta/3); polar(theta,rho)
【例4】用不同曲线绘制函数表示正弦曲线 t=0:.2*pi:2*pi; y=sin(t); subplot(2,2,1);stairs(t,y); subplot(2,2,2);stem(t,y); subplot(2,2,3);bar(t,y);
plot(X,Y)
① 若x, y 都是向量,则以 x 中元素为横坐标, y 中元 素为纵坐标作平面曲线。此时 x, y 必须具有相同长 度。(最常用) ② 若x, y 都是矩阵,则将 x 的列和 y 中相应的列相组 合,绘制多条平面曲线。此时 x, y 必须具有相同的 大小。 ③ 若x 是向量, y 是矩阵,若 x 的长度与 y 的行数相 等,则将 x 与 y 中的各列相对应,绘制多条平面曲 线;否则,若 x 的长度与 y 的列数相等,则将 x 与 y 中的各行相对应,绘制多条平面曲线。此时 x 的 长度必须等于 y 的行数或列数。(不常用)
设置坐标轴属性:axis 请自己用help查找其用法!
图形的修饰,包括title、axis、xlabel、ylabel、 text等函数。
title('text', 'Property1', value1, ' Property2', value2, ...) Property: linewidth, markersize, fontsize, fontweight, fontname, …
%计算 x的正弦函数值 %进行二维平面描点作图
1 二维画图
绘制二维图形最常用的函数就是 plot函数,对于不同形式的输入,该函 数可以实现不同的功能。其调用格式 如下:
plot(Y) 若Y为向量,则绘制的图形以向量索引 为横坐标、以向量元素值为纵坐标值。若Y为矩 阵,则绘制Y的列向量对其坐标索引的图形。等 价于:x=[1:length(y)];plot(x,y);
2 2 x y 以椭圆锥面为例: 2 2 z 2 a b
则可令x=a*z*cos(θ), y=b*z*sin(θ), 整段绘图指令为:
程序surface.m中提供了高数第一册的9种空间曲面的 绘制程序代码,其中有些为参数表达式形式,有些是 直接可以将Z写成x,y的显示表达式。 希望大家认真分析,掌握二维曲面绘图的方法。 运行、分析surface.m程序