镇江企业网站排名优化,产品推广方案思维导图,在线网页游戏网站,网页设计基础只是1.数据可视化就是数据中信息的可视化
2.数据可视化主要从数据中寻找三个方面的信息#xff1a;模式、关系和异常
3.大数据可视化分类#xff1a;科学可视化、信息可视化、可视分析学
4.大数据可视化作用#xff1a;记录信息、分析推理、信息传播与协同
5.可视化流程模式、关系和异常
3.大数据可视化分类科学可视化、信息可视化、可视分析学
4.大数据可视化作用记录信息、分析推理、信息传播与协同
5.可视化流程1️⃣数据采集 2️⃣数据处理和变换 3️⃣ 可视化映射和人机交互 5️⃣用户感知
6.数据4V特征大量、多样、高速、价值
7.可视化元素由三个部分组成可视化空间、标记、视觉通道分别对应什么东西
8.可视化设计原则1.数据筛选原则 2.数据到可视化的直观映射原则 3.视图选择与交互设计原则 4.美学原则 5.适当运用隐喻原则 6.颜色与透明度选择原则
9.时间数据分类主要有两种连续型时间数据可视化离散型时间数据可视化
连续型时间数据可视化阶梯图、折线图、螺旋图、热图
离散型时间数据可视化散点图、柱形图、堆叠柱形图、点线图
10.时间数据可视化设计三个维度表达、比例和布局
11.P31-P34 不同图形之间有什么特点 各个图形进行比较
12.时空比例数据可视化 这些图干嘛的
13.关系数据可视化
关系数据具有关联性和分布性
关联性正相关、负相关和不相关
14.气泡图、散点图矩阵等展现了关系数据什么特性茎叶图直方图等展现什么特性要会画 15.文本数据可视化包括哪几种可视化方式
文本数据大致可以分为三种单文本、文档集合和时序文本数据对应的文本可视化也可分为文本内容可视化、文本关系可视化、文本多层面信息的可视化
文本内容可视化是对文本内的关键信息分析后的展示
文本关系可视化既可以对单个文本进行内部的关系展示也可以对多个文本进行文本之间的关系展示
文本多特征信息可视化是结合文本的多个特征进行全方位的可视化展示 16.对文本的理解需求分成哪几个层级不同层级使用什么方法
词汇级、语法级、语义级
词汇级使用各类分词算法语法级使用一些句法分析算法语义级使用主题提取算法 17.文本可视化的基本流程
涉及到文本流程图一定要看 18.时序文本是干嘛的特点图形有哪些不同可视化元素代表什么
时序文本具有时间性和顺序性。对具有明显时序信息的文本进行可视化时需要在结果中体现这种变化。
有三种流图可以满足这种可视化需求
1️⃣主题河流两个属性颜色用以区分主题的类型相同主题用相同颜色的涌流表示宽度表示主题的数量涌流状态随着主题变化可能扩展、收缩或者保持不变
2️⃣文本流是主题河流的一种变形可以表达主题变化以及随着时间流动各个主题之间的分裂和合并信息
3️⃣故事流可以表达文本的情节或者电影中的情节 19.文本分布可视化
文本分布可视化实际上是引入了词语在文本当中的位置、句子长度等信息这些信息常被制作成文本弧。文本弧特性如下P48
20.文本关系可视化P48
21.第七章看看书和PPT吧 22.实验部分作业
数据可视化/实验一.ipynb · 南毅c/school - Gitee.com 数据可视化/子图绘制.ipynb · 南毅c/school - Gitee.com 数据可视化/实验二.ipynb · 南毅c/school - Gitee.com import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[font.sans-serif] [Songti SC] # 解决中文不能正常显示的问题
# 子类目
categories [童装, 奶粉辅食, 母婴专区, 洗护喂养, 宝宝尿裤, 春夏新品, 童车童床, 玩具文娱, 童鞋]
# 销售额
sales [29665, 3135.4, 4292.4, 5240.9, 5543.4, 5633.8, 6414.5, 9308.1, 10353]# 计算占比
total_sales sum(sales)
percentages [(sale / total_sales) * 100 for sale in sales]# 设置饼图标题
plt.title(拼多多平台子类目的销售额)# 绘制饼图
patches, texts, autotexts plt.pie(percentages, labelscategories, autopct%1.1f%%, startangle90)# 添加图例
plt.legend(patches, categories, locbest)# 添加表格
plt.table(cellText[sales], rowLabels[销售额], colLabelscategories, cellLoccenter, locbottom)# 确保饼图是圆形
plt.axis(equal)# 显示图形
plt.show()import matplotlib.pyplot as plt# 各专业各年的选课人数
data {电子商务: [136, 197, 428, 263],可视化: [327, 379, 315, 317],网络爬虫: [148, 195, 239, 193],python基础: [495, 140, 211, 452]
}# 年份
years [2016, 2017, 2018, 2019]# 设置柱状图的底部位置
bottoms [[0] * len(years) for _ in range(len(data))]# 颜色对应年份
colors [blue, orange, green, red]# 绘制堆积柱状图
for i, (key, values) in enumerate(data.items()):for j, value in enumerate(values):if j 0:bottoms[i][j] bottoms[i][j - 1] values[j - 1]plt.bar([key], [value], bottombottoms[i][j], colorcolors[j], labelstr(years[j]))# 设置标题和坐标轴标签
plt.title(招生情况)
plt.xlabel(专业)
plt.ylabel(人数)# 显示图例
plt.legend(title年份)# 显示图形
plt.show() 数据可视化复习1-Matplotlib简介属性和创建子图_python多子图插入插图-CSDN博客 数据可视化复习2-绘制折线图条形图叠加条形图并列条形图水平条形图 饼状图 直方图_条形图折线图-CSDN博客
