摘要： 在数据分析与探索过程中，可视化图像是理解数据特征和变量关系的重要工具。相关类可视化图像，如散点图、气泡图、相关图、热力图和二维密度图，能帮助我们直观洞察数据间的相关性与分布模式。以下将对这些图表进行更丰富的分析，并给出详细代码实现。​ 一、散点图（Scatter Plot）​ 1.1 特点剖析​ 散 阅读全文

摘要： 实验名称 数据可视化交互 实验目的 了解数据可视化的一般原则； 掌握数据可视化的分类； 掌握数据可视化的常见技术； 本次实验是对全国的空气质量进行可视化分析并进行数据统计技术对比。 实验原理 设计可视化系统或选择交互方式的时候，除了能够完成任务本身之外，还要遵循一些基本的原则。例如，交互的延时性需要 阅读全文

摘要： 1. 蜂窝热力地图（Hexbin Map） 概念 将地理区域划分为六边形网格，用颜色深浅表示网格内数据的密度或汇总值。 特点 六边形网格：将地理区域划分为六边形单元，避免传统热力图的边界模糊问题。 密度映射：颜色深浅表示数据密度或汇总值（如点数量、平均值）。 离散优化：适合处理离散点数据（如GPS坐 阅读全文

摘要： 前言 在数据分析与可视化领域，时间序列数据是最常见的分析对象之一。从金融市场的价格波动、用户行为的趋势变化到生态环境的长期监测，时间维度的信息往往承载着关键的规律与洞察。为了高效呈现数据随时间的演变模式、对比不同变量的动态关系或揭示复杂的因果逻辑，各类时间趋势类可视化图表应运而生。 地平线图以紧凑的 阅读全文

摘要： 实验名称 关系数据可视化 实验目的 1.掌握关系数据在大数据中的应用 2.掌握关系数据可视化方法 3. python 程序实现图表 实验原理 在传统的观念里面，一般都是致力于寻找一切事情发生的背后的原因。现在要做的是尝试着探索事物的相关关系，而不再关注难以捉摸的因果关系。这种相关性往往不能告诉读者事 阅读全文

摘要： 可视化图表矩阵 图表类型数据维度适合数据量显示信息异常值检测交互性 直方图 单变量 1k-1M 频次分布 ❌ ❌ 密度图 单/多变量 1k-100k 概率密度 ❌ ✅ 箱线图 单/多变量 10-10k 五数概括 ✅ ❌ 小提琴图 多变量 1k-100k 密度形态 ✅ ✅ 累积分布 单变量 任意 概率 阅读全文

摘要： 实验名称 绘制板块层级图 实验目的 1.掌握数据文件读取 2.掌握数据处理的方法 3.实现板块层级图的绘制 实验原理 板块层级图（treemap）是一种基于面积的可视化方式，通过每一个板块（通常为矩形）的尺寸大小进行度量。外部矩形代表父类别，而内部矩形代表子类别。我们也可以通过板块层级图简单的呈现比 阅读全文

摘要： 局部与整体类可视化图像 局部与整体类可视图表全解析 1. 韦恩图（Venn Diagram） 特点与原理 视觉表现：通过圆形重叠区域展示集合的交集和并集，重叠面积与元素数量正相关。数学基础：基于集合论，支持2-5个集合（超过5个需用欧拉图变体）。局限性：集合过多时视觉混乱，无法展示精确数值（需依赖标 阅读全文

摘要： 一、 柱状图（Bar Chart） 1.特点: 柱状图通过柱子的高度或长度表示数据的大小，柱子可以是垂直的（柱状图）或水平的（条形图）。柱状图直观、易于理解，适合展示离散数据。 2.应用场景： 比较不同类别的数据（如销售额、人口数量）； 展示时间序列数据（如月度销售额）。3.优点： 简单直观，适合大 阅读全文

摘要： 一、实验目的 熟悉D3数据可视化的使用方法 二、实验原理 D3 的全称是（Data-Driven Documents），是一个被数据驱动的文档，其实就是一个 JavaScript 的函数库，使用它主要是用来做数据可视化的。本次实践主要介绍D3 一些最基本的使用方法，以及生成一些比较简单的图表。D3 阅读全文