Python编程基础上机报告,python基础编程实验报告

　　我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。很多人认识到数据可视化的必要性，但也面临着缺乏数据可视化专业知识的挑战。一个原因是数据可视化是数据分析过程的一部分。数据分析师可能会致力于数据采集、数据清洗、数据分析和模型建立，但不会致力于最后的论证和沟通。

　　这也是“写代码比不上PPT”的一部分原因。事实上，如果我们掌握了可视化技巧，我们的工作将很容易得到领导的认可。

　　可视化工具包括但不限于Tableau、Excel、PowerBI、Python和r。

　　可视化之前：探索性分析和描述性分析

　　这两者之间有重要的区别。探索性分析是指理解数据，找到值得别人分析或分享的本质。这就像在牡蛎中寻找珍珠。打开100个牡蛎(尝试各种方法后)，你可能最终会发现两颗珍珠。根据说明，我们渴望讲述一个以两颗珍珠为中心的故事——。

　　大多数情况下，我们的报道工作是解释和分析。

　　可视化过程

　　完整的数据可视化过程包括以下四个步骤：

　　确定数据可视化的主题

　　提取视觉主题的数据。

　　根据数据关系决定图表。

　　可视化布局和设计

　　图：cjdpw居士

　　视觉元素由三部分组成。视觉符号的视觉通道

　　可视化空间

　　数据可视化的显示空间通常是二维的。三维对象的可视化通过图形渲染技术解决了三维环形地图、三维地图等二维平面上的显示问题。

　　标记

　　标记是数据属性到表示数据属性分类的可视几何元素的映射。

　　根据空间自由度的不同，标志分为点、线、面、体，分别有零自由度、一维、二维、三维自由度。比如我们常见的散点图、折线图、矩形树形图、三维条形图分别采用点、线、面、体四种标记。

　　视觉通道

　　数据属性的值与标签的视觉表示参数之间的映射称为视觉通道，通常用于显示数据属性的定量信息。

　　常见的视觉通道包括标记的位置和大小(长度、面积、体积)。形状(三角形、圆形、立方体。方向、颜色(色调、饱和度、亮度、透明度。等一下。

　　确定图表

　　数据之间的关系决定了可以使用的图表类型。一般数据关系和图表类型的对应关系如下图所示。

　　图：cjdpw居士

　　在以后的专栏中，我们会逐步分享上图中各个图形的应用案例和注意事项。接下来，用具体的例子说明数据可视化的魅力。

　　形式

　　使用表单时，记得将设计放在背景中，将数据放在中心。不要让粗边框和阴影争夺数据和参与者的注意力。相反，使用空格来区分表中的元素。

　　左边的表格边框太多，会分散读者的注意力。相反，三线表简洁扼要，通常是论文和出版物表格样式的首选。

　　流血

　　热图是以表格形式可视化数据的方法之一。它使用在表示数据的地方着色的单元格(不同于数据)来传达数据的相对大小的信息。

　　热图(excel2010版)(数据(开始)样式))选择条件格式(可以根据需要选择合适的条件格式)。

　　折线图

　　通常，折扣图可以用来理解趋势。比如按时间顺序排列的年降雨量(日增量)；在某些情况下，折线图中的线条可能代表综合统计数据，例如平均值和预期点估计值。如果您还想显示范围(或置信区间)，您可以直接在图形中将其可视化。

　　左图是多指标折线图，右图是折线图范围内的平均值。

　　绘制右图时：绘制avg - max折线图，点击鼠标右键，然后选择“改变图表类型”和“面积图”；

　　右键选择数据，添加最小折线图；最后，选择最小折扣图，右键单击数据系列格式，然后选择纯白。

　　(文章来源：51cto)

　　通知/反馈

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。