第四讲 数据和函数的可视化
C语言数据分析统计方法和数据可视化
C语言数据分析统计方法和数据可视化随着信息时代的不断发展，大量的数据被产生和积累。
为了从这些海量数据中提取有价值的信息，数据分析和统计方法成为了必不可少的工具。
在编程领域中，C语言作为一种高效且功能强大的语言，提供了各种数据分析和统计的方法，同时结合数据可视化技术，可以帮助程序员更好地理解和解释数据。
一、基本数据分析统计方法C语言提供了许多基础的数据分析和统计方法，如求和、平均值、中位数、极值等。
通过使用循环和条件语句，可以编写简洁高效的代码来实现这些统计功能。
以下是一些常见的基本统计方法的示例代码：1. 求和：```cdouble calculateSum(double array[], int length) {double sum = 0;for (int i = 0; i < length; i++) {sum += array[i];}return sum;}```2. 平均值：```cdouble calculateAverage(double array[], int length) { double sum = calculateSum(array, length);double average = sum / length;return average;}```3. 中位数：```cdouble calculateMedian(double array[], int length) { if (length % 2 == 0) {return (array[length/2 - 1] + array[length/2]) / 2.0; } else {return array[length/2];}}```二、高级数据分析统计方法除了基本的统计方法外，C语言还支持更加高级的数据分析和统计方法，如方差、标准差、相关性等。
这些方法能更全面地描述数据的分布和关系。
1. 方差和标准差：方差度量了数据集合的离散程度，标准差是方差的平方根。
Excel数据可视化利用Excel创建仪表盘与指标卡
Excel数据可视化利用Excel创建仪表盘与指标卡Excel数据可视化Excel是一种强大的电子表格软件，它不仅可以用于数据的存储和计算，还可以通过数据可视化的方式，将复杂的数据以图表的形式展示出来，从而帮助人们更好地理解和分析数据。
本文将介绍如何利用Excel创建仪表盘与指标卡，以实现数据的可视化和分析。
一、仪表盘的创建仪表盘是一种直观且易于理解的数据可视化工具，可以将关键指标和数据以仪表盘的形式展示出来，帮助人们迅速了解数据的趋势和状态。
以下是创建仪表盘的步骤：1. 收集数据：首先，需要收集需要展示的数据，并将其整理到Excel的工作簿中。
确保数据的准确性和完整性是仪表盘创建的基础。
2. 选择合适的图表：根据数据的性质和要展示的内容，选择合适的图表类型，如柱状图、线性图、扇形图等。
可以利用Excel内置的图表功能，或者利用插件和工具创建自定义的图表。
3. 设计仪表盘布局：在一个新的工作表中，按照自己的需求和喜好，设计仪表盘的布局。
可以使用Excel的格式化和排版工具，如调整单元格的大小、合并单元格、添加边框等。
4. 插入图表：将选择好的图表插入到设计好的仪表盘布局中，通过拖拽和调整图表的位置和大小，使其适应仪表盘布局。
可以对图表进行自定义设置，如修改标题、添加数据标签等。
5. 添加数据展示：根据需要，将收集到的数据填入到对应的工作表中，并确保数据的准确性和完整性。
可以使用Excel的公式和函数，对数据进行计算和汇总。
6. 设置数据交互和筛选：为了增加仪表盘的交互性和灵活性，可以使用Excel的筛选功能或者添加数据透视表，使用户可以根据自己的需求，对数据进行筛选和过滤，以获得所需的信息和分析结果。
7. 添加样式和装饰：最后，可以为仪表盘添加一些样式和装饰，使其更加美观和易于理解。
可以使用Excel的格式化工具，如填充颜色、字体样式、边框样式等，也可以添加其他元素，如标题、图例等。
通过以上步骤，可以利用Excel创建一个简单而实用的仪表盘，将复杂的数据变得直观和易于理解，帮助人们进行数据分析和决策。
如何通过Excel的数据表和表功能进行数据的汇总分析可视化报表生成数据分析和分析
如何通过Excel的数据表和表功能进行数据的汇总分析可视化报表生成数据分析和分析Excel是一款功能强大的电子表格软件，通过其丰富的数据表和表功能，可以进行数据的汇总、分析和可视化报表生成。
本文将介绍如何利用Excel的数据表和表功能，完成数据分析和报表生成的步骤。
一、数据表的创建和整理在进行数据分析前，首先需要创建数据表并对数据进行整理。
以下是创建数据表和整理数据的步骤：1. 打开Excel软件，在工作表中创建一个新的工作表。
2. 在工作表的第一行输入数据表的字段名，每个字段名对应一列。
3. 在第二行开始，逐行输入数据。
4. 对数据表进行整理，确保每列的数据类型一致。
二、数据的汇总功能Excel提供了多种数据汇总的功能，能够快速对数据进行统计和汇总。
以下是一些常用的数据汇总功能：1. 数据的筛选：通过筛选功能，可以按照指定的条件筛选出符合条件的数据。
2. 数据的排序：可以按照某一列的数值或字母顺序对数据进行排序。
3. 数据的透视表：通过透视表功能，可以对数据进行交叉分析和汇总，生成分析报告。
4. 数据的图表：利用Excel的图表功能，可以直观地展示数据的变化趋势和关系。
三、数据的分析功能Excel还提供了多种数据分析的功能，能够对数据进行进一步的分析和计算。
以下是一些常用的数据分析功能：1. 数据的求和、平均值、最大值和最小值：通过SUM、AVERAGE、MAX、MIN等函数，可以对数据进行简单的统计计算。
2. 数据的条件统计：通过COUNTIF、SUMIF等函数，可以根据指定的条件对数据进行统计。
3. 数据的回归分析：通过回归分析功能，可以研究变量之间的关系，并预测未来的数值。
4. 数据的偏差和标准差：通过STDEV等函数，可以计算数据的偏差和标准差，了解数据的分布情况。
四、报表的生成和可视化在完成数据的汇总和分析后，可以通过Excel的报表生成功能，将数据以直观、美观的方式呈现出来。
以下是一些常用的报表生成和可视化方式：1. 数据透视表：通过透视表功能和图表功能，可以生成交叉分析报表和图表，用于展示数据的概况和关系。
数据的可视化PPT课件
设置变焦因子（每次变焦的倍数），
缺省的变焦因子为2
• 说明：如果图形在变焦状态下，用户可以通过鼠标来
•
放大或者缩小图形，包括用鼠标左键放大、用
第18页/共32页
3.3 三维图形
• 一、 基本三维图形的绘图指令plot3
•
基本的三维绘图指令是plot3，其使用方法和plot函数基本相同。
•
调用格式：plot3(X ,Y,Z, 's')
第17页/共32页
3.2 二维图形
• 2、gtext
• 格式：gtext(arg)
• 说明：用鼠标把字符串或者字符串细胞数组arg放置到图形上。
• 3、zoom
• 格式：
➢ zoom off 关闭当前图形的变焦功能
➢ zoom on 打开当前图形的变焦功能
➢ zoom out 是图形返回初始尺寸
➢ zoom(fact)
颜色字符定义表字符定义字符定义颜色black黑第11页共32页二维图形字符定义线型字符定义线型点连线none无线数据点标记字符定义表字符定义数据点标记字符定义数据点标记字符定义数据点标记加号square小正方形勾号diamond菱形pentagram五角星反勾号hexagram六角星大于号none无标记小圆圈线型字符定义表例322第12页共32页二维图形?三绘图窗口的属性控制绘图窗口的属性可以由matlab和windows共同控制通常情况下是用默认的绘图属性建立绘图窗口的用户可以通过matlab提供的命令和函数来修改绘图窗口的属性
图形窗口进行交互。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1、ginput
➢ [x,y]=ginput(n) 用鼠标从二维图形上拾取n个数据点的坐标(x,y)
数据可视化经典课件
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数据可视化
目前整个数据可视化大致可以分为两个方向： 1、注重展示 2、注重分析
现有的数据可视化产品已涉猎的领域有：互联网、零售 快消、电商、O2O、物流、金融、医疗和教育等众多行业。
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数据可视化
图表的基本组成元素 一张图表至少包含：标题、横纵坐标轴、数据系列、数
据标签、图例等部分，每一部分都在图表中扮演特定的角色 表达特定的信息。
2024/11/18
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数据可视化
数据可视化的目的其实就是直观地展现数据，例如让花 费数小时甚至更久才能归纳的数据量，转化成一眼就能读懂 的指标;通过加减乘除、各类公式权衡计算得到的两组数据差 异，在图中颜色敏感、长短大小即能形成对比;数据可视化是 一个沟通复杂信息的强大武器。
通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有 效信息，增加信息的印象。
分布类显示频率，数据分散在一个区间或分组。 使用图 形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布， 通常 用于展示连续数据上数值的分布情况。
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数据可视化
散点图 散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在
直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置 由变量的数值决定。
饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比 情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼 按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量， 每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小，所有区块(圆 弧)的加和等于 100%。
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数据可视化
适合的数据：列表：一个分类数据字段、一个连续数据字段 功能：对比分类数据的数值大小 数据与图形的映射：分类数据字段映射到扇形的颜色
2024高考信息技术基础知识复习第4章数据处理与应用课时16文本数据处理数据可视化课件
a所示,统计学生图书阅读情况后,绘制图表如图b所示,部分程序代码如下,
请在划线处填入合适的代码。
图a
图b
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=\['SimHei'] #用来显示中文标签
准备。
3 文本数据处理
1.文本数据处理
目的是从大规模的文本数据中提取出符合需要的、感兴趣的和隐藏的信
息。目前,文本数据处理主要应用在搜索引擎、情报分析、自动摘要、自
动校对、论文查重、文本分类、垃圾邮件过滤、机器翻译、自动应答等
方面。
典型的文本处理过程主要包括:分词、特征提取、数据分析、结果呈现等。
df=pd.read_excel(″book.xlsx″)
df.drop(″条形码″,axis=1)
df1=①______________________________#删除“条形码”列
df1=df1.groupby(″读者姓名″,as_index=\False).书名.count()
df1.rename(columns={″书名″:″借阅次\数″},inplace=True)
天津沃尔玛
天津大润发
采集时间
3月中旬
3月中旬
3月中旬
3月中旬
3月中旬
3月中旬
3月中旬
图b
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt