精华内容
下载资源
问答
  • 多维数据可视化方法 2017-09-21 17:12 来源:炼数成金订阅号 ...

    多维数据可视化方法

    原标题:多维数据可视化方法,看这一篇就够了

    多维数据可视化是指通过一些手段将高维的数据展示在二维的平面中。

    在进行探索性数据分析及对聚类或分类问题的验证中有着重要的应用。

    本文着重介绍7种基于iris数据集的多维数据可视化方法。

    首先请出万能的鸢尾花数据

    import pandas as pd

    import matplotlib.pyplot as plt

    %matplotlib inline

    data = pd.read_csv('../input/iris/iris.csv')

    data.head()

    说明:前四列是特征,第五列是分类。

    数据可视化方法

    接下来,具体介绍对上述四个特征的数据进行可视化操作的7种方法。

    1.Andrews曲线

    Andrews曲线将每个样本的属性值转化为傅里叶序列的系数来创建曲线。

    通过将每一类曲线标成不同颜色可以可视化聚类数据,属于相同类别的样本的曲线通常更加接近并构成了更大的结构。

    from pandas.tools.plotting import andrews_curves

    plt.figure()

    andrews_curves(data, 'species')

    2.平行坐标

    平行坐标可以看到数据中的类别以及从视觉上估计其他的统计量。

    使用平行坐标时,每个点用线段联接,每个垂直的线代表一个属性,一组联接的线段表示一个数据点。可能是一类的数据点会更加接近。

    from pandas.tools.plotting import parallel_coordinates

    plt.figure()

    parallel_coordinates(data, 'species')

    3.RadViz图

    RadViz图是基于基本的弹簧压力最小化算法(在复杂网络分析中也会经常应用)。简单来说,将一组点放在一个平面上,每一个点代表一个属性。

    上述案例中有四个点,被放在一个单位圆上,你可以设想每个数据集通过一个弹簧联接到每个点上,弹力和他们属性值成正比(属性值已经标准化),数据集在平面上的位置是弹簧的均衡位置。不同类的样本用不同颜色表示。

    from pandas.tools.plotting import radviz

    plt.figure()

    radviz(data, 'species')

    4.因子分析

    因子分析最初由心理学家斯皮尔曼发明,用于研究人类的人格特质。

    著名的卡特尔16PF(16种相对独立的人格特征)就是应用因素分析方法得来。

    是基于高斯潜在变量的一个简单线性模型,假设每一个观察值都是由低维的潜在变量加正态噪音构成。

    from sklearn import decomposition

    pca = decomposition.FactorAnalysis(n_components=2)

    X = pca.fit_transform(data.ix[:,:-1].values)

    pos=pd.DataFrame()

    pos['X'] =X[:, 0]

    pos['Y'] =X[:, 1]

    pos['species'] = data['species']

    ax = pos.ix[pos['species']=='virginica'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='blue', label='virginica')

    ax = pos.ix[pos['species']=='setosa'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='green', label='setosa', ax=ax)

    pos.ix[pos['species']=='versicolor'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='red', label='versicolor', ax=ax)

    5.主成分分析

    主成分分析是由因子分析进化而来的一种降维的方法。

    通过正交变换将原始特征转换为线性独立的特征,转换后得到的特征被称为主成分。主成分分析可以将原始维度降维到n个维度。

    有一个特例情况,就是通过主成分分析将维度降低为2维,可以将多维数据转换为平面中的点,来达到多维数据可视化的目的。

    from sklearn import decomposition

    pca = decomposition.PCA(n_components=2)

    X = pca.fit_transform(data.ix[:,:-1].values)

    pos=pd.DataFrame()

    pos['X'] =X[:, 0]

    pos['Y'] =X[:, 1]

    pos['species'] = data['species']

    ax = pos.ix[pos['species']=='virginica'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='blue', label='virginica')

    ax = pos.ix[pos['species']=='setosa'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='green', label='setosa', ax=ax)

    pos.ix[pos['species']=='versicolor'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='red', label='versicolor', ax=ax

    需要注意,通过PCA降维实际上是损失了一些信息,我们也可以看一下保留的两个主成分可以解释原始数据的多少。

    6.独立成分分析

    独立成分分析将多源信号拆分成较大可能独立性的子成分,它最初不是用来降维,而是用于拆分重叠的信号。

    from sklearn import decomposition

    pca = decomposition.FastICA(n_components=2)

    X = pca.fit_transform(data.ix[:,:-1].values)

    pos=pd.DataFrame()

    pos['X'] =X[:, 0]

    pos['Y'] =X[:, 1]

    pos['species'] = data['species']

    ax = pos.ix[pos['species']=='virginica'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='blue', label='virginica')

    ax = pos.ix[pos['species']=='setosa'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='green', label='setosa', ax=ax)

    pos.ix[pos['species']=='versicolor'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='red', label='versicolor', ax=ax)

    Out[42]:

    <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f47f274af28>

    7.多维尺度分析

    多维尺度分析试图寻找原始高维空间数据的距离的良好低维表征。

    简单来说,多维尺度分析被用于数据的相似性,它试图用几何空间中的距离来建模数据的相似性,即用二维空间中的距离来表示高维空间的关系。

    数据可以是物体之间的相似度、分子之间的交互频率或国家间交易指数,而且是基于欧式距离的距离矩阵。

    多维尺度分析算法是一个不断迭代的过程,因此,需要使用max_iter来指定较大迭代次数,同时计算的耗时也是上面算法中较大的一个。

    from sklearn import manifold

    from sklearn.metrics import euclidean_distances

    similarities = euclidean_distances(data.ix[:,:-1].values)

    mds = manifold.MDS(n_components=2, max_iter=3000, eps=1e-9, dissimilarity="precomputed",

    n_jobs=1)

    X = mds.fit(similarities).embedding_

    pos=pd.DataFrame(X, columns=['X', 'Y'])

    pos['species'] = data['species']

    ax = pos.ix[pos['species']=='virginica'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='blue', label='virginica')

    ax = pos.ix[pos['species']=='setosa'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='green', label='setosa', ax=ax)

    pos.ix[pos['species']=='versicolor'].

    plot(kind='scatter', x='X', y='Y', color='red', label='versicolor', ax=ax)

    看到以上几种算法的结果是不是觉得很神奇,相同类别的数据确实距离更近,尤其是后面几个降维算法的结果,基本上可以通过一些旋转或者坐标转换得到相似的图像。

    文章来源:Cloga互联网笔记

    《Python自然语言分析》这是一门基于Python实践自然语言处理典型应用场景的实战课程。理论与案例并行,通过编程实战将理论具体化展现,让学员更能理解其中的原理与实现方法。返回搜狐,查看更多

    责任编辑:

    声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。
    阅读 (1266)
    不感兴趣

    不感兴趣

    • 广告软文
    • 重复、旧闻
    • 文章质量差
    • 文字、图片、视频等展示问题
    • 标题夸张、文不对题
    • 与事实不符
    • 低俗色情
    • 欺诈或恶意营销
    • 疑似抄袭
    • 其他问题,我要吐槽
    请勿重复提交

    感谢您的反馈,我们将会减少此类文章的推荐

    投诉
                        </div>
    
                        <div class="article-oper-bord article-oper-bord">
    
    展开全文
  • 前言 以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自行订阅,你的支持...在本文中,作者将探索一些有效的多维数据可视化策略(范围从 1 维到 6 维)。 一、可视化介绍 描述性分析(descriptive analytics)

    前言

    以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自行订阅,你的支持就是我不断更新的动力哟!

    MATLAB-30天带你从入门到精通

    MATLAB深入理解高级教程(附源码)

    tableau可视化数据分析高级教程

    数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来,数据可视化都是一个强有力的工具,被业界广泛使用,却受限于 2 维。在本文中,作者将探索一些有效的多维数据可视化策略(范围从 1 维到 6 维)。

    一、可视化介绍

    描述性分析(descriptive analytics)是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合(aggregation)、汇总(summarization)和可视化(visualization)是支撑数据分析领域的主要支柱。从传统商业智能(Business Intelligence)开始,甚至到如今人工智能时代,数据可视化都是一个强有力的工具;由于其能有效抽取正确的信息,同时清楚容易地理解和解释结果,可视化被业界

    展开全文
  • 所谓多维,就是数据不仅仅有x,y两列,而是有多列数据特征需要展示。这里主要分为两类展示方法,一类是用多张图展示多个数据,一类是一张图上展示多列数据。 导包: import numpy as np import pandas as pd import ...

    前言

    所谓多维,就是数据不仅仅有x,y两列,而是有多列数据特征需要展示。这里主要分为两类展示方法,一类是用多张图展示多个数据,一类是一张图上展示多列数据。

    导包:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import json
    from pandas.io.json import json_normalize
    from collections import Counter
    

    单图中多列数据并列

    读入数据和数据预处理:

    #导入男鞋数据
    op1=open(r'D:\python学习\数据分析与可视化数据\shoes.json', 'r',encoding='utf-8')
    li=[]
    dict1={}
    for i in op1:
        k=json.loads(i.encode("utf-8"))#把字符串转换为json
        li.append(k)
    a=json_normalize(li)#把由json数据构成的列表转换成数据框
    
    a.groupby("nick").size().sort_values(ascending=False)#按店铺排序,nick是店铺的列名称
    

    在这里插入图片描述
    我们按店铺排序得到了上面的结果,现在计算上面排名前二的两个商家各个款式的对应的商品数量,并且组成矩阵,使得第一列是"意尔康皮鞋旗舰店"对应的商品数量,第二列是"米兰多格商场"的:

    t1=a[a.nick=="意尔康皮鞋旗舰店"].groupby("info.款式").size()#=a[a.nick=="意尔康皮鞋旗舰店"]是导出该店铺的所有数据,groupby("info.款式")表示根据不同款式分组
    t2=a[a.nick=="米兰多格商场"].groupby("info.款式").size()
    p0=pd.concat([t1,t2],axis=1,sort=False).fillna(0)#拼成数据框,concat的好处是可以包容索引不对齐的情况,axis=1表示横向合并,fillna(0)表示不存在的变成0
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述
    利用上面的数据做出如下的柱图,注意这里包含了两个商家的数据

    图的布局

    导入作图的包:

    from pyecharts.globals import ThemeType
    from pyecharts.faker import Faker
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar
    

    把两列数据放在一起:
    只需要增加bar.add_yaxis()

    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION))
    bar.add_xaxis(p0[0].index.tolist())
    bar.add_yaxis("意尔康皮鞋旗舰店", p0[0].tolist())
    bar.add_yaxis("米兰多格商场", p0[1].tolist())
    bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
    bar.render_notebook()
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    图形的并列

    我们同样也可以让多图在一个界面中显示,做的逻辑就是先分别作图,然后利用一个函数把它们加在一起。

    from pyecharts.faker import Faker
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line,Scatter#导入Grid
    
    #先做一个图
    f1=Bar()
    f1.add_xaxis(p0.index.tolist())
    f1.add_yaxis("意尔康皮鞋旗舰店", p0[0].tolist())
    f1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="25%"))
    
    #做第二个图
    f2=Bar()
    f2.add_xaxis(p0.index.tolist())
    f2.add_yaxis("米兰多格商场", p0[1].tolist())
    f2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="25%"))
    
    #把两个图合并
    g1 = Grid()
    g1.add(f1,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="55%"))
    g1.add(f2,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="55%"))
    g1.render_notebook()
    
    
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    图形选项卡

    用选项卡的形式做两个图,点哪个选项就出现什么图。实现的逻辑就是先把每一个图做出来,然后用tab函数来运行。

    from pyecharts.charts import Tab#导入Tab
    from pyecharts.components import Table
    
    f1=Bar()
    f1.add_xaxis(p0.index.tolist())
    f1.add_yaxis("意尔康皮鞋旗舰店", p0[0].tolist())
    f1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
    
    f2=Bar()
    f2.add_xaxis(p0.index.tolist())
    f2.add_yaxis("米兰多格商场", p0[1].tolist())
    f2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
    
    tab = Tab()
    tab.add(f1, "意尔康皮鞋旗舰店")
    tab.add(f2, "米兰多格商场")
    tab.render_notebook()
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    时间线轮播

    时间线轮播也是多图的形式,以滚动呈现。

    from pyecharts.charts import Timeline
    
    f1=Bar()
    f1.add_xaxis(p0.index.tolist())
    f1.add_yaxis("意尔康皮鞋旗舰店", p0[0].tolist())
    f1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
    
    f2=Bar()
    f2.add_xaxis(p0.index.tolist())
    f2.add_yaxis("米兰多格商场", p0[1].tolist())
    f2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
    
    tl = Timeline()
    tl.add(f1, "意尔康皮鞋旗舰店")
    tl.add(f2, "米兰多格商场")
    tl.render_notebook()
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    3d柱状图与热图

    • 对于多维数据,3d图是非常形象的表现方法,x,y轴通常表示两个条件限定,z轴(柱的高度)通常表示在这样限定下的数量
    • 注意pyecharts3d柱状图的数据格式,x,y分别对应有哪些类别,通常是一个列表,而data是一个三元列表,前两个为确定哪两个类别,通过序号指代,最后一个为数量
      导包:
    from pyecharts.faker import Faker
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar3D
    import random
    

    3d柱状图

    根据例子来理解3d柱状图,求出"info.鞋面材质","info.风格"这两个特征下商品的数量

    #因为x、y有很多重复的,所有需要进行一定的处理
    x=[]
    y=[]
    data=[]#data是放x、y 的索引的
    n=0
    for i in p0.items():
        if i[0][0] not in x:
            x.append(i[0][0])
        if i[0][1] not in y:
            y.append(i[0][1])
        data.append([x.index(i[0][0]),y.index(i[0][1]),i[1]])
    
    f3=Bar3D()
    f3.add("",data,
           xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(x, type_="category"),
           yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(y, type_="category"),
           zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value")
          ).set_global_opts(
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar3D-基本示例"),
            )
    f3.render_notebook()
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    热图

    import random
    from pyecharts.faker import  Faker
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import HeatMap
    
    f4=HeatMap()
    f4.add_xaxis(x)
    f4.add_yaxis("series0", y, data)
    f4.set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-基本示例"),
                visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
            )
    f4.render_notebook()
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    店铺特征矩阵的构建

    #把商品销量提取出来,并把对应列表的类型转化为数
    a.sales=a.sales.str.split("人",expand=True)[0]
    a.sales = a.sales.astype(np.int64)#转换列的类型为整数
    a.price = a.price.astype(np.float)
    
    #求出各个商品的销售额并把它并入到原始数据框中去
    z1=a.sales*a.price#算出商品的销售额
    z1.name="xse"
    a1=pd.concat([a,z1],axis=1)#给序列命名之后添加入数据框就会直接以序列名作为列标
    
    先做成字典,把各个特征放入字典中
    te_zheng={"nick":[],"z_xse":[],"z_num":[],"p_sales":[],"p_bdj":[],"p_price":[]}
    for i in a1.groupby("nick"):#循环i对应的是店铺的名称,分组里面每一组的商品都属于同一个店的
        te_zheng["nick"].append(i[0])
        te_zheng["z_xse"].append(i[1].xse.sum())
        te_zheng["z_num"].append(len(i[1]))
        te_zheng["p_sales"].append(round(i[1].sales.mean(),1))
        if i[1].sales.sum()==0:#存在除零的情况,所以做判断
            te_zheng["p_bdj"].append(0)
        else:
            te_zheng["p_bdj"].append(round(i[1].xse.sum()/i[1].sales.sum(),1))
        te_zheng["p_price"].append(round(i[1].price.mean(),1))
    
    # 把字典转化为数据框,并基于销售额排序
    df_te_zheng=pd.DataFrame(te_zheng)
    df_te_zheng.sort_values(by="z_xse",ascending=False,inplace=True)
    df_te_zheng.head()
    
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    散点图

    from pyecharts.charts import Scatter#导入散点图的包
    f1=Scatter()
    f1.add_xaxis(df_te_zheng[0:20].z_xse.tolist())
    f1.add_yaxis("商家A",df_te_zheng[0:20].p_bdj.tolist())
    f1.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_='value'))#注意pyechart的x轴通常默认为类别轴,需要重新设定为数值轴
    f1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    f1.render_notebook()
    

    在这里插入图片描述

    平行坐标系

    • 平行坐标系是能够展示数据维度最自由的图形,但是最好对象不要太多
    • 注意平行坐标系的数据格式

    利用商家的特征矩阵,做出排名前五的商家的平行坐标系,并基于适当的分析

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Page, Parallel
    z1=df_te_zheng.head(5)
    z1
    for i in z1.iterrows():
        print(i[1].tolist()[1:])
    
    data1=[]
    for i in z1.iterrows():
        data1.append(i[1].tolist()[1:])
    data1
    
    f2=Parallel().add_schema(
                [
                    {"dim": 0, "name": "z_xse"},#注意这里的序号对应于data1中列表的索引
                    {"dim": 1, "name": "z_num"},
                    {"dim": 2, "name": "p_sales"},
                    {"dim": 3, "name": "p_bdj"},
                    {"dim": 4, "name": "p_price"},
                ]
            )
    f2.add("parallel", data1)
    f2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Parallel-基本示例"))
    f2.render_notebook()
    
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 多维数据可视化 热力图(Heat map) 热力图对数据的要求很多 数据必须要统一范围 横纵坐标皆须重新排序(利用seriation::seriate) 数据预处理可以减小大区间的数据给小区间数据的影响,如同2D密度图和地图上一样...

    多维数据可视化

    热力图(Heat map)

    热力图对数据的要求很多

    • 数据必须要统一范围
    • 横纵坐标皆须重新排序(利用seriation::seriate

    数据预处理可以减小大区间的数据给小区间数据的影响,如同2D密度图地图上一样。重新排序横纵坐标可以方便我们对观察量进行分组,查找奇异点等。

    以iris绘制热力图

    library(plotly)
    library(seriation)
    
    data <- iris[,1:4]
    data_rescaled 
    展开全文
  • 多维数据可视化(echart,plotly,matlab)

    万次阅读 2017-11-24 21:26:54
    数据可视化是数据描述的学科,数据可视化有利于我们更好的展示数据、分析数据等等。不同维数数据展示一维数据(玫瑰图) 二维数据三维数据1.云图 [X, Y, Z] = peaks; contour(X,Y,Z,20) fig2plotly() 四维数据,...
  • 在本文中,我们提出并实现了一种在3D空间中的多层可视化技术,称为多维数据多层可视化(MLMD)及其相应的交互技术,用于可视化多维数据。 将基于点的图的图层堆叠并连接到虚拟可视化多维数据集中,以比较不同的尺寸...
  • ↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习,不错过Datawhale干货作者:Dipanjan,来源:机器之心数据聚合、汇总和可视化是支撑...
  • 本文针对多维离散数据多维连续数据,利用Echarts插件构建多维可视化图表。主要涉及Echarts接口扩展和新增,以及数据的处理、包装、合并等。由于离散和连续图表展示的效果差别大,故多维图表的可视化,分为两大部分...
  • 我的数据是115*64维的,需要进行聚类操作,于是自己动手进行了实验,运用的是matlab语言,最后选取部分进行可视化展示,效果还不错。(代码注释完整)
  • 高维数据可视化的挑战: 如何呈现单个数据点的各属性的数据值分布,以及比较多个高维数据点之间的属性关系,从而提升高维数据的分类、聚类、关联、异常点检测、属性选择、属性关联分析和属性简化等任务的效率。 ...
  • 简述数据可视化的主要方法 基于图表的数据可视化: 基于图标的可视化数据可视化,是传统的标准2D/3D可视化技术,包括柱形图、条形图、面积图、堆积柱形图、折线图、饼图、直方图和分布图等。 分类数据可以用条形图...
  • 数据可视化 (1)可视化 (1)可视化的含义 定义 可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩,是可以放大人类感知的图形化表示方法。 可视化为人类大脑与...
  • 目录一、iris数据集介绍二、一维数据可视化三、二维数据可视化四、多维数据可视化五、参考资料一、iris数据集介绍iris数据集有150个观测值和5个变量,分别是sepal length、sepal width、petal length、petal width、...
  • 作者:Dipanjan,来源:机器之心数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来,数据可视化都是一个强有力的工具,被业界广泛使用,却受限于 2 维。在本文中,作者将探索一...
  • 在上一篇博文《主成分分析》中,遗留了一个问题,即“降维后...收集了1684位洛杉矶学生消费13种合法和不合法兴奋性物质的数据,这些物质有:香烟、啤酒、红酒、酒精、可卡因、镇定剂、用于达到高潮的药房药剂、吗...
  • html 数据可视化

    2021-07-19 15:29:15
    用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。)主题 二、Highcharts 是一个用纯JavaScript编写的一个图表库,能够很简单...
  • 数据挖掘中的可视化方法

    千次阅读 2017-09-20 17:46:26
    数据可视化 数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。[1] 它是一个处于不断演变之中的...
  • 浅谈数据可视化及大屏设计方法

    千次阅读 2021-10-09 13:17:48
    数据可视化通过大屏幕,动态的展示等方法将冰冷的数据重新鲜活的展现在大家面前,近些年来受展会,统计,汇报等等场景的青睐。 什么是数据可视化 首先我们分解一下数据可视化中包括的单元。可以分为数据、可视化两...
  • 0引言MATLAB 在数据可视化方面提供了强大的功能,它可以把数据用二维、三维乃至四维图形表现出来。通过对图形的线型、立面、色彩、渲染、光线以及视角的处理,将计算数据的特性表现得淋漓尽致。在实际的教学过程中,...
  • 直方图(Histogram)又称质量分布图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据的分布情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。直方图可以非常直观地展示每个属性的分布状况。通过图表...
  • 使用Matplotlib进行数据可视化(一)

    多人点赞 2021-05-31 17:07:47
    Matplotlib是使用Python进行数据可视化的基本方法之一,操作简便快捷并且具有良好的操作系统兼容性和图形显示底层接口兼容性,对于数据分析新手来说,是非常好用的可视化工具。尽管近几年新的可视化工具在源源不断地...
  • 数据聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘,图形聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示,可视化聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理。 信息:是数据的内涵,信息是...
  • Python 网络爬虫及数据可视化

    千次阅读 2021-01-11 18:47:13
    1.3 数据可视化 2 1.4 Python环境介绍 2 1.4.1 简介 2 1.4.2 特点 3 1.5 扩展库介绍 3 1.5.1 安装模块 3 1.5.2 主要模块介绍 3 ① pandas模块 3 ② requests模块 4 ③ bs4模块 4 ④ selenium模块 4 ⑤ matplotlib...
  • Matplotlib数据可视化

    2021-01-12 19:59:00
    ↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习,不错过Datawhale干货作者:橡鱼,Datawhale优秀学习者数据可视化,就是指将结构...
  • 高维数据可视化示例

    2021-08-16 13:48:35
    目录高维数据可视化示例单变量分析多变量分析可视化二维数据可视化三维数据可视化四维数据可视化 5 维数据可视化 6 维数据(6-D)结论 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits....
  • PCA实现高维数据可视化

    千次阅读 2020-04-09 15:23:36
    用于高维数据集的探索与可视化,还可用于数据的压缩和预处理。可通过正交变换把具有相关性的高维变量转换为线性无关的低维变量,这组低维变量称为主成分,它能保留原始数据的信息。 2 PCA算法过程 1)输入:样本集D=...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 26,618
精华内容 10,647
关键字:

多维数据可视化的方法