可视化_可视化大屏 - CSDN
可视化 订阅
可视化(Visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,再进行交互处理的理论、方法和技术。 展开全文
可视化(Visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,再进行交互处理的理论、方法和技术。
信息
利用技术
计算机图形学和图像处理技术
外文名
visualization
提出时间
1987年
中文名
可视化
性    质
研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术
涉及领域
计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等
可视化简介
可视化(Visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、 [1]  计算机辅助设计等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。可视化技术最早运用于计算机科学中,并形成了可视化技术的一个重要分支——科学计算可视化(Visualization in Scientific Computing)。科学计算可视化能够把科学数据,包括测量获得的数值、图像或是计算中涉及、产生的数字信息变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现在研究者面前,使他们能够观察、模拟和计算。
收起全文
  • 本课程是基于Python的Matplotlib库来进行数据的可视化,通过完成本课可以掌握技术:Python基本语法、Pandas 数据分析和处理使用、使用Matplotlib进行数据可视化等。 项目实战内容:泰坦尼克号数据、...
  • 12个数据可视化工具,人人都能做出超炫图表

    万次阅读 多人点赞 2018-02-11 09:22:50
    他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!我们诠释数据的方式和数据本身之间存在着巨大的鸿沟。尤其是当我们唯一的选择是...
        

    640?wx_fmt=gif&wxfrom=5&wx_lazy=1

    640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1


    导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!


    我们诠释数据的方式和数据本身之间存在着巨大的鸿沟。尤其是当我们唯一的选择是盯着表格中一列列不知所云的数字时。这可能是最无聊的一种格式了。


    没有哪个网页开发者会喜欢电子表格。好消息是,现在我们有了许多更加优雅的方式来呈现数据,再也没有必要使用静态的 Excel 图表了。


    在为你的项目选择合适的绘图工具时,要考虑到许多事情。本文将为你分析适合网页开发者的 12 个最好的工具,让你不再花费大把时间跟数据做斗争,而是开始轻松地绘制漂亮的图表。虽然本文推荐的工具是面向网页开发者的,但其中一些并不需要会写代码就能使用。许多工具都有着丰富的交互式例子,即使是新手也能轻松地通过改动代码来创建自定义图表。



    1. Google Charts


    文档和帮助信息丰富的 Google Charts 对于刚刚入门 JavaScript 绘图的人来说是极佳的选择。它的文档里到处都是带注释的代码和逐步的讲解,可以直接用来把 HTML5 / SVG 图标嵌入到你的网页中。


    640?wx_fmt=jpeg


    如果你需要更进阶的自定义功能或是 Google 原始提供的 18 类以外的图表,下面会介绍一些有着更多类别和特性的选择。


    适合人群:追求灵活性和良好文档的严肃开发者。



    2. MetricsGraphics


    640?wx_fmt=jpeg

    MetricsGraphics 是一个在 D3.js 的基础上专为可视化时间序列数据而开发的绘图库。虽然它只支持线图、散点图、柱状图、直方图和数据表格,但它在这几类图表上的表现非常强。


    跟 Google Charts 一样(MetricsGraphics 是 Mozilla 的产品),丰富的文档和例子使得它很容易上手。比如这个非常有趣的关于 UFO 目击事件的交互式例子。


    同时它也是一个非常简易和轻量级的选择。


    适合人群:追求快速美观同时又不需要写一堆杂乱代码的开发者。



    3. FusionCharts


    640?wx_fmt=jpeg


    FusionCharts 支持 vanilla JavaScript、jQuery、Angular 等一系列高人气的库和框架。它内置 90 多种图表和超过 1000 种地图,相比 Google Charts 和 MetricsGraphics 要完整得多。你可以在这里查看它所支持的全部图表类型。


    考虑到应用或是网站的拓展性,如果你选择了一个功能不完整的绘图库,这就有可能在将来发展成一个问题。而像 Microsoft、Google 和 IBM 这样的公司都在使用 FusionCharts,这说明它是一个能满足企业级拓展性需求的工具。


    适合人群:需要各种不同种类的易自定义图表的开发者。



    4. Epoch


    640?wx_fmt=png


    Epoch 是一个基于 d3.js 开发的工具,它使得开发者可以方便地在他们的应用或是网站上部署实时图表。它的文档整洁,完全免费并且开源,这使得它对于不想花钱购买重量级解决方案的人来说是一个很好的选择。


    对普通数据和实时数据,Epoch 都支持 5 种图表类型。这个数量并不能与 FusionCharts 或是 Highcharts 这种特性完整的产品对抗,但它所专长的是以简单和友好的方式呈现实时数据。


    适合人群:需要简单灵活的实时数据呈现方案的开发者。



    5. ECharts


    640?wx_fmt=jpeg


    百度的 ECharts 是一个很棒的工具,它支持在绘制完数据后再对其进行操作。这个被称为 Drag-Recalculate 的特性使得用户可以在图表之间拖动一部分的数据并得到实时的反馈。同时,ECharts 是专为绘制大量数据设计的。它可以瞬间在二维平面上绘制出 20 万个点,并用专为 ECharts 开发的轻量级 Canvas 库 ZRender 使数据动起来。


    你可以在这里对上图进行操作,来体验 ECharts 所提供的特性。


    适合人群:想尽量避免写代码并有实时数据操作需求的开发者。



    6. D3.js


    640?wx_fmt=jpeg


    虽然并不是对用户最友好的工具,但 d3.js 在 JavaScript 绘图界的重要性是不可小觑的。许多其他的库都是基于它所开发,因为它提供了你所能想到的所有功能。它支持 HTML、SVG 和 CSS,并且有着海量的用户贡献内容来弥补它缺乏自定义内容的劣势。


    适合人群:不怕写代码的硬核绘图专家。



    7. Sigma


    跟上面已经提到过的工具相比,Sigma 有着自己独特的定位,那就是图模型的绘制。它基于 Canvas 和 WebGL 开发并提供了公开的 API。所以你可以在 GitHub 上找到社区贡献的许多插件。举例来说,你可以用 Sigma.js 画出这样的图:


    640?wx_fmt=jpeg


    Sigma 同时也是响应式的,并支持触屏。开发者很容易添加新的功能以及精细地控制边和顶点的规格。

    适合人群:需要专为绘制图模型设计的强大工具的开发者。



    8. Highcharts


    人气极高的 Highcharts 可以在不依赖插件的情况下绘制交互式的图表。它高灵活性的绘图 API 也被 Nokia、Twitter、Visa 和 Facebook 这样的公司所青睐。


    Highcharts 对于非商业使用是免费的,而商业许可的价格是一份 590 美元(附带技术支持)。


    这是一个用它绘制的例子:


    640?wx_fmt=jpeg


    适合人群:需要在技术支持的帮助下绘制各种复杂的图表的开发者。



    9. dc.js


    dc.js 是一个开源的 JavaScript 绘图库。它非常适合用来创建交互式的仪表盘(Dashboard)。图表之间是有联系的,所以当你与其中一个部分进行交互时,其他部分都会做出实时的反馈。这是一个例子:


    640?wx_fmt=jpeg



    除了一些在线课程以外,你可以通过各种例子来学习使用这个库。等你照着文档动手一遍以后就有能力创建自己的图表了。


    虽然 dc.js 并没有像 ECharts 或是 Google Charts 那样丰富的功能,但它在自己的卖点——易于呈现和探索巨量的维度数据集上做的非常好。


    适合人群:需要为关系型图表创建一个仪表盘的开发者。



    10. dygraphs


    640?wx_fmt=jpeg


    由 Google 开发的 dygraphs 绝对是绘图工具中的明星。到现在 Google Correlate 还在使用它(当然,在设计上经过了一些调整)。它可以被用于绘图密集的项目,因为它能在不影响性能的情况下轻松地绘制几百万个数据点,这在很大程度上弥补了它那过于朴素的审美设计。


    从一开始作为 Google 的一个内部项目到最后公开发布,dygraphs 一直有着活跃的社区支持。同时它也在 GitHub 上开源。


    适合人群:需要有着活跃支持的专为绘制海量数据集设计的工具的开发者。



    11. Vega


    640?wx_fmt=jpeg


    Vega 是一个基于 d3.js 的用于创建、分享和保存可视化图标的库。它由许多部件组成,其中一些能够在不需要写代码的前提下达到与 d3 竞争的水平。Vega 能够把 JSON 数据转换成 SVG 或 HTML5 图表。虽然这没什么了不起的,但它把这一步做的很踏实。


    因为使用 Vega 不需要写任何代码(只要会编辑 JSON 文件即可),它是一个很好的 d3 替代品,能在降低使用复杂度的同时保留 d3 的特性。


    适合人群:需要 d3 强大的特性又不希望从头学起的开发者。



    12. NVD3


    最后介绍的工具也是基于 d3.js 的。作为绘图界的佼佼者,NVD3 是由一系列部件组成的,允许开发者创建可重用的图标。你可以在它的网站上找到许多 demo 和对应的代码。这也是上手 NVD3 的最佳方式。


    你可以看到,NVD3 的审美风格要比 d3.js 更为精致一点。


    640?wx_fmt=jpeg


    它支持 11 种图表类型,包括区域图、线图、柱状图、气泡图、饼状图和散点图。同时也支持所有现代浏览器以及 IE 10 以后的版本。


    适合人群:熟悉 d3 并想要可重用图表的开发者。


    文:Rohit Boggarapu

    来源:优达学城


    精彩活动

    福利 · 阅读 | 免费申请读大数据新书 第23期

    推荐阅读

    2017年数据可视化的七大趋势! 

    全球100款大数据工具汇总(前50款) 

    论大数据的十大局限

    大数据时代的10个重大变革

    大数据七大趋势 第一个趋势是物联网


    Q: 你还在用哪些好用的数据可视化工具?

    欢迎留言与大家分享

    请把这篇文章分享给你的朋友

    转载 / 投稿请联系:hzzy@hzbook.com

    更多精彩文章,请在公众号后台点击“历史文章”查看

    640?wx_fmt=jpeg

    展开全文
  • 6. 可视化实例

    2019-09-11 08:23:29
    三种可视化 标量数据可视化 矢量数据可视化 空间轮廓线可视化1. 三种可视化2. 标量数据可视化from tvtk.api import tvtk from tvtkfunc import ivtk_scene, event_loopplot3d = tvtk.MultiBlockPLOT3DReader( ...

    1. 三种可视化

    这里写图片描述

    2. 标量数据可视化

    这里写图片描述

    from tvtk.api import tvtk
    from tvtkfunc import ivtk_scene, event_loop
    
    plot3d = tvtk.MultiBlockPLOT3DReader(
        xyz_file_name="Data/plot3d_data/combxyz.bin",
        q_file_name="Data/plot3d_data/combq.bin",
        scalar_function_number=100, vector_function_number=200
    )  # 读入Plot3D数据
    plot3d.update()  # 让plot3D计算其输出数据
    grid = plot3d.output.get_block(0)  # 获取读入的数据集对象
    
    con = tvtk.ContourFilter()  # 创建等值面对象
    con.set_input_data(grid)
    con.generate_values(300, grid.point_data.scalars.range)  # 指定轮廓数和数据范围
    # con.set_value(0,0.3) 可以改变指定等值线的颜色
    # 设定映射器的变量范围属性
    m = tvtk.PolyDataMapper(scalar_range=grid.point_data.scalars.range,
                            input_connection=con.output_port)
    a = tvtk.Actor(mapper=m)
    a.property.opacity = 0.5  # 设定透明度为0.5
    # 窗口绘制
    win = ivtk_scene(a)
    win.scene.isometric_view()
    event_loop()
    

    3.矢量数据可视化

    这里写图片描述
    这里写图片描述

    from tvtk.api import tvtk
    from tvtkfunc import ivtk_scene, event_loop
    
    # 读入PLot3D数据
    plot3d = tvtk.MultiBlockPLOT3DReader(
        xyz_file_name="Data/plot3d_data/combxyz.bin",
        q_file_name="Data/plot3d_data/combq.bin",
        scalar_function_number=100, vector_function_number=200
    )
    plot3d.update()
    grid = plot3d.output.get_block(0)
    
    # 对数据集中的数据进行随机选取,每50个点选择一个点
    mask = tvtk.MaskPoints(random_mode=True, on_ratio=50)
    mask.set_input_data(grid)
    # 创建表示箭头的PolyData数据集
    glyph_source = tvtk.ConeSource()
    # 在Mask采样后的PolyData数据集每个点上放置一个箭头
    # 箭头的方向、长度和颜色由于点对应的矢量和标量数据决定
    glyph = tvtk.Glyph3D(input_connection=mask.output_port,
                         scale_factor=2)
    glyph.set_source_connection(glyph_source.output_port)
    m = tvtk.PolyDataMapper(scalar_range=grid.point_data.scalars.range,
                            input_connection=glyph.output_port)
    a = tvtk.Actor(mapper=m)
    
    # 窗口绘制
    win = ivtk_scene(a)
    win.scene.isometric_view()
    

    4.空间轮廓线可视化

    from tvtk.api import tvtk
    from tvtk.common import configure_input
    from tvtkfunc import ivtk_scene, event_loop
    
    plot3d = tvtk.MultiBlockPLOT3DReader(
        xyz_file_name="Data/plot3d_data/combxyz.bin",
        q_file_name="Data/plot3d_data/combq.bin",
        scalar_function_number=100, vector_function_number=200
    )  # 读入Plot3D数据
    plot3d.update()  # 让plot3D计算其输出数据
    grid = plot3d.output.get_block(0)  # 获取读入的数据集对象
    
    outline = tvtk.StructuredGridOutlineFilter()  # 计算表示外边框的PolyData对象
    configure_input(outline, grid)  # 调用tvtk.common.configure_input()
    m = tvtk.PolyDataMapper(input_connection=outline.output_port)
    a = tvtk.Actor(mapper=m)
    a.property.color = 0.3, 0.3, 0.3
    
    # 窗口绘制
    win = ivtk_scene(a)
    win.scene.isometric_view()
    event_loop()
    
    展开全文
  • 【入门基础+轻实战演示】【讲授方式轻松幽默、有趣不枯燥、案例与实操结合,与相关课程差异化】利用python进行数据处理、 ...通过实战,学生将了解标准的数据分析流程,学会使用可视化的 方法展示数据及结果。
  • Matplotlib 数据分析可视化

    万人学习 2019-12-18 15:12:35
    数据分析三剑客,NumPy、Pandas、Matplotlib,本课程是对Matplotlib的讲解,Matplotlib可以是分析的数据可视化,可以更直观的查看数据分析的结果,本课程独辟蹊径,不光教大家如何绘图,例如:饼图、柱状图、条形图...
  • 做过数据分析的人都知道,老板最喜欢的莫过于数据可视化可视化中最喜欢的莫过于地图可视化。但是想要做地图可视化也并非易事,对于大多数人来说,Excel一直都是首选,但是Excel真的是实现地图可视化的最好工具吗?...

    做过数据分析的人都知道,老板最喜欢的莫过于数据可视化,可视化中最喜欢的莫过于地图可视化。但是想要做地图可视化也并非易事,对于大多数人来说,Excel一直都是首选,但是Excel真的是实现地图可视化的最好工具吗?

    目前市场上,能够实现地图可视化的工具有很多,可以分为编程类、平台类和软件类三种:

    • 编程类:Matlab、Python、Echarts
    • 平台类:FineBI、高德Maplab
    • 软件类:Excel

    当然,还有一些别的,如国外的BatchGeo、Fusion Tables等,这里就不一一列举了。

    究竟哪一个工具做地图可视化最简单、最省力、最强大呢?今天我们就来实测一下!

     

    地图可视化是什么?

    在此之前,我们先要知道什么是地图可视化?

    简单点说,地图可视化就是将地理数据转换成可视化形态,通过将具有地域特征的数据或者数据分析结果形象地表现在地图上,使得用户可以更加容易理解数据规律和趋势。

    通俗地讲,地图可视化可以将地理数据更清晰直白地展现出来,比如下面这种:

     

    FineBI热力图

    场景准备

    为了测试各个工具性能如何,我设计了一个简单的场景,使用各个工具制作可视化地图并对最后的效果进行对比。

    • 现有数据:2018年中国各省市常住人口数量(数据来自国家统计局-2018年统计年鉴)
    • 场景:需要通过地图可视化展示各省市人口的分布情况,方便进行直观对比

    制作可视化地图

    1、Excel

    Excel是大多数人都很熟悉的数据处理工具,将数据导入Excel中,选中省份和人口数两个字段后,再点击上方的三维地图,就进入了地图可视化编辑界面。

     

    然后,再将省份字段拖入位置选项,并选择省/市/自治区层级,将人口数字段拖入高度(值)选项,最后在类别选项中选择省份字段,切换为区域地图,一张各省市的常住人口可视化地图就完成了。

     

    评价:

    Excel实现地图可视化的操作相对来说较为简单,但是功能也比较少,类型只有柱形图、气泡图、热度图以及区域地图等,目前大数据领域常见的流向地图等并不在可选范围内,可用的主题也是微软经典的几款,显得有一些“视觉疲劳”。

    2、Echarts

    Echarts是一款商业级数据图表平台,它是一个纯JavaScript的图表库,因此使用Echarts进行地图可视化会稍显复杂,需要有一定JS基础才能较为轻松地上手。

    由于Echarts的官方示例没有区域地图的选项(一个小缺点),因此采用气泡图来进行展示。在Echarts中,数据需要预先进行清洗,再放入代码中。代码块主要分为三部分:字段定义地理位置、字段赋值以及图表框架搭建,部分代码如下所示:

     

    地理字段赋值部分代码

     

    图表框架搭建部分代码

    写了大约300行代码,完成了Echarts的可视化地图,气泡的大小表示各省市人口数量的对比,并且标出了人口数量Top5的省份。

     

    评价:

    纯JavaScript书写的特点让Echarts在实现地图可视化的过程中具有极大的自由度,但与此同时,也带来了上手难度大、花费时间长等问题,总体来看,Echarts作为一款国产工具,可以说瑕不掩瑜,推荐有编程基础的读者使用。

    3、FineBI

    FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品,提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案,也是我比较推崇的可视化工具之一。

    下面就使用FineBI来演示地图可视化的过程。

    • 第一步:抽取数据

    其实就是将准备好的Excel上传到FineBI平台上,好在FineBI可以支持30多种数据库表,多维数据库、程序数据集等数据源,可以说很方便了。

     

    上传数据

    • 第二步:创建仪表板,进行地图可视化编辑

    数据抽取完成后,再添加一个仪表板用于制作和展示可视化地图,然后再添加一个组件,并选取刚上传的数据集,这样就进入了地图可视化编辑界面。

     

    可视化编辑界面

    将省份维度转换成地理角色,并将生成的经度和纬度分别拖入横、纵轴,同时,将人口数指标拖入颜色区域。全程只需要鼠标拖拽,完全不需要进行编程,一个高质量的可视化地图就完成了。

     

    FineBI可视化地图制作过程

    不仅如此,还可以添加组件对省份进行筛选过滤,比如我们需要查看江浙沪三地的情况:

     

    江浙沪三地视图

    同时,也可以根据人口数量区间进行筛选,比如人口数量在7000万以上的省份分布:

     

    人口数量7000万以上省份视图

    • 第三步:展示模板

    对于这一步展示,excel和echart是比不上FineBI的,因为FineBI平台可以将做好的地图可视化模板挂出,领导、同事都可以在平台上查看,不需要再制作PPT或者导出成pdf格式进行汇报,对于有工作需要的人来说,确实是一个大大解放了劳动力的功能。

     

    挂出展示模板

    评价:

    与其他几款工具对比,FineBI操作比较简单,完成效果也很出色。而且,除了上述功能之外,FineBI还支持实时数据更新、地图钻取、自定义区域、模板复用等功能,并涵盖了绝大部分的图表类型,丰富了地图可视化的实用性。

    总结

    通过实际体验三款地图可视化的工具,可以发现不同类型的工具各有各的特色:

    在操作方面,Excel无疑是最简单的,但是它的显示效果不佳,功能丰富性一般,并且用Excel做完图后还需要做一个PPT或者Word用于展示,额外了增加工作量;

    在功能丰富性方面,Echarts作为一款编程型工具占据了极大的优势,但是需要制作者有一定的编程基础,且花费的时间较长;

    在综合性方面,FineBI的表现比较突出,不需要编程而且简单易做,能够实现平台展示,比较适合企业用户,在数据可视化方面是一个不错的选择。

    展开全文
  • R语言可视化

    千次阅读 多人点赞 2018-04-16 15:53:29
    R语言可视化完整的数据分析流程1.定义研究问题,定义理想的数据集,确定能够获取什么数据,获取数据,清理数据2.探索性分析(数据可视化),统计分析/建模(机器学习)3.解释/交流结果(数据可视化),挑战结果(有没有其他...

    R语言可视化

    完整的数据分析流程

    1.定义研究问题,定义理想的数据集,确定能够获取什么数据,获取数据,清理数据

    2.探索性分析(数据可视化),统计分析/建模(机器学习)

    3.解释/交流结果(数据可视化),挑战结果(有没有其他可能),书写报告


    数值变量的特征和可视化

    数据集中趋势的测量:均值(mean),中位数(median),众数(mode)

    数据分散趋势的测量:值域(range),方差(variance),标准差(standard variance),四分位距                                                        (interquartile range)

    有关函数:方差 var(x)    标准差sd(x)

    稳健统计量(受极端值影响小)

    是:中位数,四分位差

    否:均值,标准差,值域

    箱图

    一个数值变量可以用:柱状图,点图

    两个数值变量可以用:散点图

    分类变量的特征和可视化

    一个分类变量的可视化:频率表,条形图

    两个分类变量的可视化:关联表,相对频率表,分段条形图,相对频率分段条形图,马赛克图


    一个分类变量,一个数值变量:分类箱图



    R三大绘图系统

    • 基本绘图系统(Base Plotting System)

    需要事先计划;直观地实时反映绘图和分析数据的逻辑

    图+修饰

    适用于绘制2D图

    • Lattice绘图系统(Lattice Plotting System)

    一次成图

    适用于观测变量间的交互:在变量z的不同水平,变量y如何随变量x变化

    • ggplot2绘图系统(ggplotw Plotting System)

    数据映射到几何客体(点/线/条)的(颜色/大小/形状)

    相当于 基本绘图系统+Lattice绘图系统

    自动处理标题/文字说明/空间等

    允许通过添加注释进行修改


    基本绘图系统

    绘图函数(graphics包)

    plot / hist(条形图) / boxplot(箱图) / points / lines / text / title / axis(坐标轴)

    plot()

    plot(x,y,...)

    重要参数:xlab(坐标轴标签) / ylab / lwd(线宽) / lty(线类型) / pch(点类型) / col(颜色)

    par()

    ?par    内容很多

    用于设置全局参数

    bg(背景颜色) / mar(边距) / las(标签横竖) / mfrow / mfcol(把当前面板分成几行几列,按行/列填充,多个图的意思)

    title()

    title(main = "Name")         标题名称

    lm()

    fit <- lm(Temp ~ Wind, airquality)       线性回归线

    abline(fit,lwd = 2)                                  往图里加线,宽度为2

    legend("topright", pch = 1, col = c("red","blue","black"),legend = c("Sep","May","Other"))

    添加注释  右上角      点类型为1               对应关系


    Lattice绘图系统

    lattice包

    • xyplot / bwplot / histogram / stripplot / dotplot / splom / levelplot / contourplot
    • 格式 xyplot(y~x | f *g ,data)
    • panel函数,用于控制每个面板内的绘图

    grid包

    • 实现了独立于base的绘图系统
    • lattice包基于grid包

    Lattice与Base的重要区别

    Base绘图函数直接在图形设备上绘图

    Lattice绘图函数返回trellis类对象,打印函数将其打印出来,执行命令时自动打印。

    library(lattice)                         加载包
    xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)       看Temp和Ozone之间的关系,airquality是R自带的数据集
    
    airquality$Month <- factor(airquality$Month)                 把月份设置成分类变量
    xyplot(Temp~Ozone | Month, data=airquality,layout=c(5,1))    看不同月份下两者的关系


    粉色是月份,纵坐标是温度,横坐标是臭氧含量。

    panel 例子
    panel.abline(v=mean(x),h=mean(y), lty=2)   加线,v是水平线,h是竖直线,线类型为2
    panel.lmline(x,y,col="red")                加线性回归线,颜色红色


    ggplot2绘图系统(主要使用这个)

    Data(数据)感兴趣的变量(data frame)
    Aesthetics(美学属性)x-axis / y-axis / color / fill / size / labels / alpha / shape / linear width / linear type
    Geometries(几何客体)point / line / histogram / bar / boxplot 
    Facets(面板)columns / rows 
    Statistics(统计)binning / smoothing / descriptive / inferential
    Coordinates(坐标系)cartesian / fixed / polar / limits
    Themes(主题)non-data ink
    • 绘图函数

    qplot()

    类似于Base系统的plot(),参数包含aesthetics / geom / facet ...

    隐藏了绘图实现的细节

    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=Month)          可以自己比对这几种的不同之处
    
    airquality$Month <- factor(airquality$Month)             把月份设置成分类变量
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=Month)          不同月份就变成了不同颜色,之
                                                             前是渐变色
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=I("red"))        统一红色
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, shape=Month)                  或者size=Month   
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=I("red"),xlab="Wind(mph)", ylab="Temperature",
    main="Wind vs. Temp")                                            可以给坐标轴加标签,给图加标题
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=Month,
          geom = c("point","smooth"))                                几何客体,smooth是回归分析(图1)
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, facets = .~Month)             ~左右可以互换,行和列会互换,面
                                                                     板中显示多个图,按照月份分开
    
    qplot(Wind, data = airquality)                                   自动选择柱状图
    qplot(y=Wind, data = airquality)                                 生成散点图,横坐标是按Wind数据 
                                                                     的顺序
    
    qplot(Wind, data = airquality, fill = Month)                     (图2)
    
    qplot(Wind, data = airquality, geom = "density",color=Month)      density频率分布的轮廓线(图3)
                                                                      也可以改成dotplot等


    图一


    图二


    图三


    ggplot()

    核心,可以实现qplot()无法实现的功能

    调用ggplot()本身并不能实现绘图,要在其基础上添加层(如geom_point() )才可以

    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +                        数据层,美学属性层  + 
      geom_point(aes(color=factor(Month)),alpha=0.4,size=5)    几何客体层(颜色以月份分类,透
                                                               明度为0.4,大小为5) *图一
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + 
      geom_point() +                                           这一层去掉的话就不显示点
      stat_smooth()                                            回归分析 *图二
    
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + 
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE,aes(col=factor(Month)))  线性回归,按月份分开,se是
                                                                置信区间(上图阴影区域)*图三
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp,col=factor(Month))) +
      geom_point() +
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE,aes(group=1,col="all")) +  对所有数据做一条回归线
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE)                           *图四
    
    library(RColorBrewer)                      
    myColors <- c(brewer.pal(5,"Dark2"),"black")                 自己来控制颜色 
    display.brewer.pal(5,"Dark2")                                显示某类颜色
    display.brewer.all()                                         显示所有调色板的颜色 
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp,col=factor(Month))) +
      geom_point() +
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE,aes(group=1,col="ALL")) +
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE) +
      scale_color_manual("Month",values = myColors)              这样就能自己控制颜色 *图五
    
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp,col=factor(Month))) +        
      geom_point() +
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE) +
      facet_grid(.~Month)                                        面板按月份分开 *图六
     
     + theme_classic()                                           加这层改变主题


    图一


    图二


    图三


    图四


    图五


    图六



    R color

    pal <- colorRamp(c("red","blue"))                    以红,蓝为端点
    pal(0)                                               0 是红色
    pal(1)                                               1 是蓝色
    pal(seq(0,1,len=10))                                 从中间等距取10个数,颜色渐变
    
    pal <- colorRampPalette(C("red","yellow"))           以红,黄为端点
    pal(1)                                               取一个颜色,红色
    pal(10)                                              取十个颜色,红到黄渐变
    
    library(RColorBrewer)
    brewer.pal.info                                      查看这个调色板的信息
    display.brewer.all()                                 这个可以直接看调色板所有颜色
    
    cols <- brewer.pal(3,"Greens")                       从Greens这个组里取3个颜色
    pal <- colorRampPalette(cols)                        以这3个颜色为端点
    image(volcano,col = pal(20))                         取20个渐变颜色,数据集为volcano,
                                                         画图像
    ​

    完整的数据分析流程

    1.定义研究问题,定义理想的数据集,确定能够获取什么数据,获取数据,清理数据2.探索性分析(数据可视化),统计分析/建模(机器学习)3.解释/交流结果(数据可视化),挑战结果(有没有其他可能),书写报告数值变量的特征和可视化数据集中趋势的测量:均值(mean),中位数(median),众数(mode)数据分散趋势的测量:值域(range),方差(variance),标准差(standard variance),四分位距                                                        (interquartile range)有关函数:方差 var(x)    标准差sd(x)稳健统计量(受极端值影响小)是:中位数,四分位差否:均值,标准差,值域箱图一个数值变量可以用:柱状图,点图两个数值变量可以用:散点图分类变量的特征和可视化一个分类变量的可视化:频率表,条形图两个分类变量的可视化:关联表,相对频率表,分段条形图,相对频率分段条形图,马赛克图一个分类变量,一个数值变量:分类箱图

    R三大绘图系统

    • 基本绘图系统(Base Plotting System)
    需要事先计划;直观地实时反映绘图和分析数据的逻辑图+修饰适用于绘制2D图
    • Lattice绘图系统(Lattice Plotting System)
    一次成图适用于观测变量间的交互:在变量z的不同水平,变量y如何随变量x变化
    • ggplot2绘图系统(ggplotw Plotting System)
    数据映射到几何客体(点/线/条)的(颜色/大小/形状)相当于 基本绘图系统+Lattice绘图系统自动处理标题/文字说明/空间等允许通过添加注释进行修改

    基本绘图系统

    绘图函数(graphics包)plot / hist(条形图) / boxplot(箱图) / points / lines / text / title / axis(坐标轴)plot()plot(x,y,...)重要参数:xlab(坐标轴标签) / ylab / lwd(线宽) / lty(线类型) / pch(点类型) / col(颜色)par()?par    内容很多用于设置全局参数bg(背景颜色) / mar(边距) / las(标签横竖) / mfrow / mfcol(把当前面板分成几行几列,按行/列填充,多个图的意思)title()title(main = "Name")         标题名称lm()fit <- lm(Temp ~ Wind, airquality)       线性回归线abline(fit,lwd = 2)                                  往图里加线,宽度为2legend("topright", pch = 1, col = c("red","blue","black"),legend = c("Sep","May","Other"))添加注释  右上角      点类型为1               对应关系

    Lattice绘图系统

    lattice包
    • xyplot / bwplot / histogram / stripplot / dotplot / splom / levelplot / contourplot
    • 格式 xyplot(y~x | f *g ,data)
    • panel函数,用于控制每个面板内的绘图
    grid包
    • 实现了独立于base的绘图系统
    • lattice包基于grid包
    Lattice与Base的重要区别Base绘图函数直接在图形设备上绘图Lattice绘图函数返回trellis类对象,打印函数将其打印出来,执行命令时自动打印。
    library(lattice)                         加载包
    xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)       看Temp和Ozone之间的关系,airquality是R自带的数据集
    
    airquality$Month <- factor(airquality$Month)                 把月份设置成分类变量
    xyplot(Temp~Ozone | Month, data=airquality,layout=c(5,1))    看不同月份下两者的关系
    粉色是月份,纵坐标是温度,横坐标是臭氧含量。
    panel 例子
    panel.abline(v=mean(x),h=mean(y), lty=2)   加线,v是水平线,h是竖直线,线类型为2
    panel.lmline(x,y,col="red")                加线性回归线,颜色红色
     

    ggplot2绘图系统(主要使用这个)

    Data(数据)感兴趣的变量(data frame)
    Aesthetics(美学属性)x-axis / y-axis / color / fill / size / labels / alpha / shape / linear width / linear type
    Geometries(几何客体)point / line / histogram / bar / boxplot 
    Facets(面板)columns / rows 
    Statistics(统计)binning / smoothing / descriptive / inferential
    Coordinates(坐标系)cartesian / fixed / polar / limits
    Themes(主题)non-data ink
    • 绘图函数
    qplot()类似于Base系统的plot(),参数包含aesthetics / geom / facet ...隐藏了绘图实现的细节
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=Month)          可以自己比对这几种的不同之处
    
    airquality$Month <- factor(airquality$Month)             把月份设置成分类变量
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=Month)          不同月份就变成了不同颜色,之
                                                             前是渐变色
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=I("red"))        统一红色
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, shape=Month)                  或者size=Month   
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=I("red"),xlab="Wind(mph)", ylab="Temperature",
    main="Wind vs. Temp")                                            可以给坐标轴加标签,给图加标题
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, color=Month,
          geom = c("point","smooth"))                                几何客体,smooth是回归分析(图1)
    
    qplot(Wind, Temp, data=airquality, facets = .~Month)             ~左右可以互换,行和列会互换,面
                                                                     板中显示多个图,按照月份分开
    
    qplot(Wind, data = airquality)                                   自动选择柱状图
    qplot(y=Wind, data = airquality)                                 生成散点图,横坐标是按Wind数据 
                                                                     的顺序
    
    qplot(Wind, data = airquality, fill = Month)                     (图2)
    
    qplot(Wind, data = airquality, geom = "density",color=Month)      density频率分布的轮廓线(图3)
                                                                      也可以改成dotplot等
    图一图二图三ggplot()核心,可以实现qplot()无法实现的功能调用ggplot()本身并不能实现绘图,要在其基础上添加层(如geom_point() )才可以
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) +                        数据层,美学属性层  + 
      geom_point(aes(color=factor(Month)),alpha=0.4,size=5)    几何客体层(颜色以月份分类,透
                                                               明度为0.4,大小为5) *图一
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + 
      geom_point() +                                           这一层去掉的话就不显示点
      stat_smooth()                                            回归分析 *图二
    
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp)) + 
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE,aes(col=factor(Month)))  线性回归,按月份分开,se是
                                                                置信区间(上图阴影区域)*图三
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp,col=factor(Month))) +
      geom_point() +
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE,aes(group=1,col="all")) +  对所有数据做一条回归线
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE)                           *图四
    
    library(RColorBrewer)                      
    myColors <- c(brewer.pal(5,"Dark2"),"black")                 自己来控制颜色 
    display.brewer.pal(5,"Dark2")                                显示某类颜色
    display.brewer.all()                                         显示所有调色板的颜色 
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp,col=factor(Month))) +
      geom_point() +
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE,aes(group=1,col="ALL")) +
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE) +
      scale_color_manual("Month",values = myColors)              这样就能自己控制颜色 *图五
    
    
    ggplot(airquality,aes(Wind,Temp,col=factor(Month))) +        
      geom_point() +
      stat_smooth(method="lm",se=FALSE) +
      facet_grid(.~Month)                                        面板按月份分开 *图六
     
     + theme_classic()                                           加这层改变主题
    图一图二图三图四图五图六

    R color

    pal <- colorRamp(c("red","blue"))                    以红,蓝为端点
    pal(0)                                               0 是红色
    pal(1)                                               1 是蓝色
    pal(seq(0,1,len=10))                                 从中间等距取10个数,颜色渐变
    
    pal <- colorRampPalette(C("red","yellow"))           以红,黄为端点
    pal(1)                                               取一个颜色,红色
    pal(10)                                              取十个颜色,红到黄渐变
    
    library(RColorBrewer)
    brewer.pal.info                                      查看这个调色板的信息
    display.brewer.all()                                 这个可以直接看调色板所有颜色
    
    cols <- brewer.pal(3,"Greens")                       从Greens这个组里取3个颜色
    pal <- colorRampPalette(cols)                        以这3个颜色为端点
    image(volcano,col = pal(20))                         取20个渐变颜色,数据集为volcano,
                                                         画图像
    ​
    展开全文
  • Python可视化

    万次阅读 多人点赞 2019-08-08 17:16:28
    现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,...数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观、形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理。 数据可视化的应用...
  • 据说这是史上最牛逼的可视化神器

    千次阅读 2019-01-21 18:41:05
    全世界只有3.14 % 的人关注了数据与算法之美我们粉丝里面有很多小伙伴喜欢玩数据分析,粗略估计有几千人。数据分析离不开数据可视化。比如我们前面介绍过pandas画图,m...
  • 本文转载自公众号:数据不吹牛作者:小袁zi来源:DataHunter你眼中的数据可视化的作品是否是各种条形图、柱状图等等堆积在一起进行数据的展示?今天看完为大家整理的17个数据可视化优秀...
  • 对于数据分析师来说,可视化可能是最能表现自己工作价值的一个途径,因为领导喜欢看这种直观的、炫酷的、具有科技感的可视化大屏,我们也能把数据分析结果直接展示给领导,比一份纸面报告要强不知多少倍!...
  • 文章目录1,可视化大屏访问2,写在前面3,可视化展示4,web后台5,总结 1,可视化大屏访问 最近,同学发现阿里云的服务器可以免费领取半年(针对学生),然后呢我也去领了一个,这里分享哈领取地址,领取地址为,然后...
  • Python实战社群Java实战社群长按识别下方二维码,按需求添加扫码关注添加客服进Python社群▲扫码关注添加客服进Java社群▲作者丨老肥来源丨老肥码码码和之前学习Pandas一...
  • 在篇幅之前,我们先结合技术的变迁(传统数据库->时序数据库/图谱数据库->时序知识图谱数据库)来了解一下 领导的需求进阶: 阶段一、数据库时效性不高 在传统数据库领域,保持数据时效性需要每天需要对...
  • 来源:机器之心DeBug 太枯燥?让 VS Code 画个图,自动帮你理清数据结构与代码思路,这就是 Reddit 2K 多点赞的开源新工具。项目地址:...
  • Python - 编写可视化界面(Python+PyCharm+PyQt)

    万次阅读 多人点赞 2019-01-15 10:45:43
    Python编写可视化界面  最近开始学习Python,但只限于看理论,编几行代码,觉得没有意思,就想能不能用Python编写可视化的界面。遂查找了相关资料,发现了PyQt,由于前一段时间刚看过Qt,而且对Qt的印象很好,于是...
  • 大屏数据可视化案例

    万次阅读 多人点赞 2020-06-03 14:05:27
    数据可视化:把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化是数据空间到图形空间的映射,是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则:总...
  • Python数据可视化——散点图

    万次阅读 多人点赞 2015-06-10 10:58:52
    本文记录了python中的数据可视化——散点图scatter,令x作为数据(50个点,每个30维),我们仅可视化前两维。labels为其类别(假设有三类)。这里的x就用random来了,具体数据具体分析。label设定为[1:20]->1, [21:...
  • 科学可视化基础

    万次阅读 2017-12-22 17:03:17
    可视化概念将任何的抽象的事物过程、事务展现成图形、图像,均可称为可视化 与计算机相关的可视化,如可视化界面(图形界面)、可视化编程等 科学计算可视化这个概念,是美国国家科学基金会(NSF)于1987年2月提出...
  • MySQL安装及可视化工具使用

    万次阅读 多人点赞 2019-12-29 19:24:30
    可视化工具安装及使用资源下载 MySQL数据库 mysql-5.6.19-winx64 百度云地址 可视化工具下载 安装前配置 解压文件 将下载的数据库的压缩文件解压在本地文件夹,个人解压在D:\MySQL下,如下图: 创建my.ini...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 526,291
精华内容 210,516
关键字:

可视化