数据可视化实验报告

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PowerBI数据建模与可视化实验报告总结

PowerBI数据建模与可视化实验报告总结

PowerBI数据建模与可视化实验报告总结在本次实验中,我使用了PowerBI进行数据建模和可视化的实验。

通过这个实验,我深入了解了PowerBI的功能和特点,并掌握了数据建模和可视化的基本方法和技巧。

以下是我对这次实验的总结和收获。

一、实验背景和目的本次实验的目的是使用PowerBI创建一个有效的数据模型,并通过可视化来展示和分析数据。

PowerBI是一款强大的数据分析和可视化工具,能够帮助用户快速整理和分析大量数据,并以直观的方式展示分析结果。

通过这次实验,我希望能够充分理解PowerBI的数据建模和可视化功能,并能够熟练运用这些功能。

二、实验过程和方法在实验中,我首先收集了一个数据集,该数据集包含了销售部门的各种数据,包括销售额、客户信息、产品信息等。

然后,我使用PowerBI Desktop创建了一个新的数据模型,并将数据导入到模型中。

在数据建模过程中,我利用PowerBI提供的数据建模工具,对数据进行了清洗、转换和整合。

我使用了一些常用的数据转换函数和技巧,如合并列、拆分列、填充空值等,以确保数据的准确性和完整性。

接下来,我使用PowerBI的可视化工具创建了几个报表和仪表盘。

在设计报表时,我根据数据的特点和需求,选择了合适的图表类型和视觉元素,并进行了布局和调整。

我还利用PowerBI的交互功能,添加了一些交互式的过滤器和图表联动,以增强用户体验和数据的可探索性。

三、实验结果和分析通过这次实验,我成功创建了一个完整的数据模型,并生成了多个直观、易于理解的报表和仪表盘。

在数据模型中,我定义了正确的关系和层次结构,确保了数据的一致性和准确性。

在可视化方面,我使用了柱状图、折线图、饼图等多种图表类型,有效地展示了销售额、产品占比、客户分布等信息。

同时,我还添加了过滤器和图表联动,使用户能够根据自己的需求选择感兴趣的数据和细节。

通过对报表和仪表盘的分析,我可以清晰地看到销售额的趋势和波动,了解产品的销售情况,以及不同地区和客户的销售贡献度。

matlab计算机实验报告

matlab计算机实验报告

matlab计算机实验报告Matlab计算机实验报告引言Matlab是一种强大的计算机软件,广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。

本实验报告旨在介绍我对Matlab的实验研究和应用。

通过实验,我深入了解了Matlab的功能和特点,并通过实际案例展示了其在科学计算和数据处理中的应用。

实验一:基本操作和语法在本实验中,我首先学习了Matlab的基本操作和语法。

通过编写简单的程序,我熟悉了Matlab的变量定义、赋值、运算符和条件语句等基本语法。

我还学习了Matlab的矩阵操作和向量化计算的优势。

通过实例演示,我发现Matlab在处理大规模数据时具有高效性和便捷性。

实验二:数据可视化数据可视化是Matlab的重要应用之一。

在本实验中,我学习了如何使用Matlab绘制各种图表,如折线图、散点图、柱状图和饼图等。

我了解了Matlab 的绘图函数和参数设置,并通过实例展示了如何将数据转化为直观的图形展示。

数据可视化不仅可以帮助我们更好地理解数据,还可以用于数据分析和决策支持。

实验三:数值计算和优化Matlab在数值计算和优化方面具有强大的功能。

在本实验中,我学习了Matlab 的数值计算函数和工具箱,如数值积分、微分方程求解和线性代数运算等。

通过实例研究,我发现Matlab在求解复杂数学问题和优化算法方面具有出色的性能。

这对于科学研究和工程设计中的数值分析和优化问题非常有用。

实验四:图像处理和模式识别Matlab在图像处理和模式识别领域也有广泛的应用。

在本实验中,我学习了Matlab的图像处理工具箱和模式识别算法。

通过实例演示,我了解了如何使用Matlab进行图像滤波、边缘检测和特征提取等操作。

我还学习了一些常见的模式识别算法,如支持向量机和神经网络等。

这些技术在计算机视觉和模式识别中具有重要的应用价值。

实验五:信号处理和系统建模Matlab在信号处理和系统建模方面也有广泛的应用。

在本实验中,我学习了Matlab的信号处理工具箱和系统建模工具。

土地信息系统(空间数据可视化)实验报告

土地信息系统(空间数据可视化)实验报告

一、实验目的与要求1、对数字地图制图有初步的认识2、掌握了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图整饰的意义3、掌握MAPGIS工程文件、点、线、面文件创建及保存方法4、掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及相关地图的整饰和数据的操作通过综合实验,加深理解地理信息系统基本理论、核心技术,掌握GIS 图形输入、编辑、数据库建立、空间分析、地学分析、统计分析、专题图制作、制图输出等基本应用技能,结合环规专业进行开发区建设规划,为GIS 在资源环境与城乡规划管理中应用打下基础。

二、实验准备阅读PPT严格按照下面的符号特征要求来做:1 数据符号化显示A.地图中共有6个区,将这6个区按照ID字段来用分类色彩表示;B.将道路按class字段分类:分为1~4级道路,并采用不同的颜色表示;C.地铁线符号Color:深蓝色,Width:1.0;D.区县界线Color:橘黄色,Width:1.0 ;E.区县政府Color:红色,Size:10,样式:Star3;F.市政府符号在区县政府基础上改为大小182注记标记A.对地图中6个区的Name字段使用自动标注,标注统一使用Country2样式,大小:16;B.手动标注黄浦江(双线河),使用宋体、斜体、16号字,字体方向为纵向,使用曲线注记;C.地铁线使用自动标注,采用Country3样式;D.道路中,对道路的Class字段为GL03的道路进行标注,字体:宋体,大小:10;E.区县政府使用自动标注,字体:宋体,大小:10;F.市政府使用自动标注,字体:楷体,大小:143绘制格网采用索引参考格网,使用默认设置。

4 添加图幅整饰要素A.添加图例,包括所有字段;B.添加指北针,选择ESRI North 3样式;C.添加比例尺,选择Alternating Scale Bar 1样式三、实验内容与主要过程制作上海市行政区划图(一)数据符号化首先我们打开ArcMap,点击Add Data添加各数据,选取数据层所在位置,添加各图层。

数据可视化实验报告之图分析(Gephi与Python的使用)

数据可视化实验报告之图分析(Gephi与Python的使用)

#画图,节点大小10,边的颜色为蓝色,透明度0.45,节点标签字体大小9 labels=nx.draw_networkx_labels(G8,pos=pos) #绘制网络G8的边图pylab.show()结果展示2.科幻作者关系图(Python与Gephi与实现)代码import csvnodemap={} #创建一个空的列表#此函数功能是:找、添加节点,并计数def addNode(name):if name in nodemap:node=nodemap[name]node["count"]+=1#在nodemap中,假如有此节点,此节点计数+1else:node={"nodeid":name,"count":1}nodemap[name]=node#如果没有该节点,则记录该节点名称,数量记为1,添加到nodemap returnwith open("C:/Users/Administrator/Desktop/科幻作者/SciFiWriters.txt","r") as inputfile:#打开txt文件,把它作为inputfile文件,r为只读模式datareader=csv.reader(inputfile,delimiter="\t")#从csv文件中读取数据,记录为datareader,分隔符:横向制表符next(datareader,None)#跳过第一行数据#过每一行数据,添加起点,和目标点for row in datareader:addNode(row[0])addNode(row[1])with open("node.txt","w",newline="") as nodefile:#打开文件记为nodefile文件,以w的方式,newline=""为不写入空行formatter=csv.writer(nodefile,delimiter="\t")#从csv文件中写入数据,记录为formatter,分隔符:横向制表符formatter.writerow(["Id","Count"]) #第一行写为ID Count#把nodemap内所有节点,名称和数量写入formatter内for name in nodemap:node=nodemap[name]formatter.writerow([node["nodeid"],node["count"],])结果展示。

化学实验数据可视化呈现方法研究

化学实验数据可视化呈现方法研究

化学实验数据可视化呈现方法研究一、课程目标知识目标:1. 学生能理解化学实验数据可视化的重要性和应用价值。

2. 学生掌握基本的化学实验数据收集、整理和表达方法。

3. 学生能运用图表、图像等可视化工具,将化学实验数据有效地呈现出来。

技能目标:1. 学生能够运用信息技术手段,如Excel、ChemDraw等软件进行化学实验数据可视化操作。

2. 学生通过实际操作,提高实验数据的处理和分析能力。

3. 学生能够独立完成化学实验数据可视化的报告撰写。

情感态度价值观目标:1. 学生培养对化学实验数据严谨、客观的态度,提高科学素养。

2. 学生通过小组合作,培养团队协作能力和沟通能力。

3. 学生在化学实验数据可视化过程中,培养探究精神和创新意识。

课程性质:本课程为研究性学习课程,以化学实验数据可视化为主线,结合实际操作,提高学生的数据处理和分析能力。

学生特点:学生处于高年级阶段,具备一定的化学实验基础和数据处理能力,对信息技术手段有一定的了解。

教学要求:结合学生特点和课程性质,注重理论与实践相结合,强调学生的实际操作和动手能力,培养学生在化学实验数据可视化方面的综合素质。

通过分解课程目标为具体学习成果,为教学设计和评估提供依据。

二、教学内容1. 化学实验数据收集与整理:介绍实验数据收集的基本原则,整理方法,以及如何确保数据的准确性和可靠性。

关联课本章节:实验数据的处理。

2. 数据可视化基本概念:讲解数据可视化的定义、作用和常见类型,如条形图、折线图、饼图等。

关联课本章节:数据可视化基础。

3. 化学实验数据可视化工具:介绍Excel、ChemDraw等软件在化学实验数据可视化中的应用,包括图表制作、图像处理等功能。

关联课本章节:化学数据处理软件应用。

4. 实际操作与案例分析:安排学生进行实际操作,运用所学方法进行化学实验数据可视化,分析案例,总结经验。

关联课本章节:实验数据分析实例。

5. 数据可视化报告撰写:教授如何撰写化学实验数据可视化报告,包括报告结构、图表使用、文字描述等。

实验二、SPSSClementine数据可视化

实验二、SPSSClementine数据可视化

实验报告学院 南徐学院 班级 09428031 姓名 朱亚军 成绩课程 名称 数据挖掘实验项目名 称SPSS Clementine 数据可视化指导教师教师评语教师签名:年 月 日一、 实验目的1、熟悉SPSS Clementine 绘图。

2、了解SPSS Clementine 图形选项面板各节点的使用方法。

3、熟练掌握SPSS Clementine 数据可视化流程。

二、实验内容1、打开SPSS Clementine 软件,逐一操作各图形选项面板,熟悉软件功能。

2、打开一有数据库、或新建数据文件,读入SPSS Clementine,并使用各种输出节点,熟悉数据输入输出。

(要求:至少做分布图、直方图、收集图、多重散点图、时间散点图)三、实验步骤1、启动 Clementine:请从 Windows 的“开始”菜单中选择:所有程序SPSS Clementine 12.0SPSS Clementine client 12.02、建立一个流、导入相关数据,打开图形选项面板3、绘制以下各类图形 (1)以颜色为层次的图(2)以大小为层次的图(3)以颜色、大小、形状和透明度为层次的图(4)以面板图为层次的图(5)三维收集图(6)动画散点图(7)分布图(8)直方图(9)收集图(10)多重散点图(11)网络图四、实验体会熟悉了SPSS Clementine 的绘图特点,了解SPSS Clementine 图形选项面板各节点的使用方法并熟练掌握SPSS Clementine 数据可视化流程。

数据可视化实验报告

数据可视化实验报告

数据可视化实验报告数据可视化实验报告引言:数据可视化是将数据转化为图形或图表的过程,它能够帮助我们更好地理解和分析数据。

在本次实验中,我们使用了一款名为Tableau的数据可视化工具,通过对一组销售数据的可视化分析,探索了数据可视化在商业决策中的应用。

一、数据搜集与清洗在开始实验之前,我们首先需要搜集到一组真实的销售数据。

我们选择了一家电子产品公司的销售数据作为实验对象。

通过与公司合作,我们得到了一份包含销售日期、销售地点、销售额等信息的数据表格。

然而,由于数据的来源和记录方式不一致,我们需要对数据进行清洗,以便后续的可视化分析。

清洗数据的过程包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等。

我们使用Tableau提供的数据清洗工具,对数据进行逐行检查和处理,确保数据的准确性和一致性。

二、数据探索与分析在数据清洗完成后,我们开始进行数据的可视化探索和分析。

首先,我们选择了销售地点和销售额两个维度进行初步的可视化分析。

通过在Tableau中创建地理图表和柱状图,我们可以直观地看到不同地区的销售情况以及销售额的分布情况。

通过对地理图表的交互操作,我们可以进一步筛选和比较不同地区的销售数据,以便更好地了解销售情况。

接下来,我们对销售日期和销售额两个维度进行了更深入的探索。

通过在Tableau中创建折线图和散点图,我们可以观察到销售额的变化趋势和销售日期与销售额之间的关系。

通过调整图表的时间尺度和维度的粒度,我们可以更清晰地看到销售情况的变化规律。

三、数据可视化的应用在实验的最后,我们将数据可视化应用于商业决策中。

通过对销售数据的可视化分析,我们可以发现一些潜在的商业机会和问题。

例如,我们发现某个地区的销售额在某个时间段内呈现出明显的增长趋势,这可能意味着该地区存在着较大的市场需求。

基于这一发现,我们可以向公司的高层提出在该地区增加市场推广和销售人员的建议,以进一步开拓市场。

另外,我们还可以通过数据可视化来发现销售额下降的原因。

网络数据可视化实验报告

网络数据可视化实验报告

网络数据可视化实验报告一、实验背景随着互联网的不断发展和普及,海量的数据被生成和存储。

如何从这些数据中提取有价值的信息,成为了互联网时代的重要课题之一。

数据可视化作为一种直观的呈现数据的方式,受到了广泛的关注和应用。

本次实验旨在探索网络数据的可视化方法,通过实际操作来体会数据可视化的魅力。

二、实验目的1. 了解常见的网络数据可视化工具和方法;2. 掌握数据可视化的基本原理和技术;3. 进行网络数据可视化实验,提高对数据的理解和分析能力。

三、实验内容1. 选择合适的网络数据集;2. 使用数据可视化工具对数据集进行可视化处理;3. 分析可视化结果,提炼有用信息。

四、实验步骤1. 确定实验数据集:选择一个包含较多信息的网络数据集,如社交网络数据、网站访问数据等;2. 数据预处理:对数据集进行清洗和预处理,确保数据的准确性和完整性;3. 数据可视化:选择合适的数据可视化工具,如Tableau、Power BI 等,对数据进行可视化处理;4. 结果分析:根据可视化结果,对数据进行分析和总结,提炼出有用的信息。

五、实验结果通过实验,我们成功地对所选的网络数据集进行了可视化处理,获得了直观、清晰的可视化图表。

通过对这些图表的分析,我们发现了一些有趣的现象和规律,为进一步的数据分析和挖掘奠定了基础。

六、实验总结数据可视化是一种强大的工具,能够帮助我们更直观地理解和分析数据。

通过本次实验,我们深入了解了数据可视化的原理和方法,提高了对数据的处理和分析能力。

希望通过不断的实践和探索,能够在数据科学领域取得更多的成果。

七、参考文献1. 网络数据可视化技术研究,XXX,XX,XX;2. 数据可视化在网络分析中的应用,XXX,XX,XX。

数据可视化实验报告总结

数据可视化实验报告总结

数据可视化实验报告总结一、引言数据可视化是数据分析的重要手段之一,通过图表、地图等形式将数据呈现出来,使得人们能够更加直观地了解数据的特征和规律。

本次实验旨在探究不同类型的数据可视化方法在不同场景下的应用效果。

二、实验设计1. 实验目标本次实验旨在探究以下问题:- 不同类型的图表在不同场景下的应用效果;- 如何通过调整参数来优化图表效果;- 如何使用交互式可视化工具进行更深入的探索。

2. 实验流程本次实验分为三个部分:- 静态可视化:使用Python中的matplotlib库绘制静态图表;- 交互式可视化:使用Tableau软件进行交互式可视化;- 自由探索:使用D3.js等工具进行自由探索。

3. 实验数据本次实验使用了两份数据集:- 2019年全球500强企业排名及相关指标(来源:Fortune Global 500);- 2015年美国人口普查数据(来源:Kaggle)。

三、静态可视化1. 柱状图与折线图我们选择了2019年全球500强企业排名及相关指标这个数据集,首先绘制了柱状图和折线图来展示不同企业的营收和利润情况。

通过比较两种图表的效果,我们发现:- 柱状图更加直观地展示了企业之间的差距;- 折线图更加清晰地展示了趋势和变化。

2. 散点图与气泡图接下来,我们使用同样的数据集绘制了散点图和气泡图来展示企业的营收、利润和市值之间的关系。

通过比较两种图表的效果,我们发现:- 散点图更加直观地展示了数据之间的关系;- 气泡图更加清晰地展示了数据之间的差异。

3. 箱线图与小提琴图最后,我们使用同样的数据集绘制了箱线图和小提琴图来展示不同行业企业的营收情况。

通过比较两种图表的效果,我们发现:- 箱线图更加直观地展示了数据分布情况;- 小提琴图更加清晰地展示了数据分布密度。

四、交互式可视化1. 地理信息可视化接下来,我们使用2015年美国人口普查数据这个数据集,在Tableau软件中进行交互式可视化。

PowerBI数据建模与可视化实验报告总结

PowerBI数据建模与可视化实验报告总结

PowerBI数据建模与可视化实验报告总结实验背景:本次实验旨在通过使用PowerBI软件对给定的数据进行建模和可视化,以分析数据并呈现出有关数据的可视化结果。

本实验主要包括数据导入、数据清洗、数据建模和可视化四个步骤。

在实验过程中,我们将学习如何使用PowerBI进行数据建模和可视化,并了解数据处理和可视化结果的操作步骤。

一、数据导入在PowerBI软件中,首先需要导入相关的数据源。

具体步骤如下:1. 运行PowerBI软件,并点击“获取数据”按钮。

2. 在弹出的数据获取面板中,选择需要导入的数据源类型,如Excel、CSV、数据库等。

3. 根据数据源类型,选择相应的数据文件或者数据库连接,并完成导入操作。

二、数据清洗在导入数据后,需要对数据进行清洗和预处理,以准备进行数据建模。

常用的数据清洗操作包括数据筛选、数据删除、数据重命名、合并数据等。

具体步骤如下:1. 在PowerBI软件中,选择导入的数据表格。

2. 对数据表格进行评估,查看数据的完整性和准确性。

3. 根据需要,对数据进行清洗和预处理,如删除无关列、修改数据格式、填补缺失值等。

三、数据建模数据建模是PowerBI中一个重要的步骤,它主要用于创建数据模型和关系,以支持后续的数据分析和可视化。

常用的数据建模操作包括创建表、定义关系、创建度量等。

具体步骤如下:1. 在PowerBI软件中,选择“数据模型”视图。

2. 创建数据模型,即创建表并定义字段。

3. 根据需要,创建表之间的关系,以便进行跨表分析。

4. 定义度量,如计数、求和、平均值等,以支持后续的数据计算和分析。

四、可视化在经过数据建模后,可以开始进行数据可视化的操作,以便更好地理解和展示数据。

常用的数据可视化操作包括创建报表、设计图表、设置交互等。

具体步骤如下:1. 在PowerBI软件中,选择“报表”视图。

2. 创建报表,并选择需要展示的图表类型,如柱状图、折线图、饼图等。

3. 根据需要,调整图表的属性和样式,如颜色、字体、标签等。

数据可视化实验报告之财经数据可视化

数据可视化实验报告之财经数据可视化

过程图片CPI前五项:结果:分析从上图中可以清晰地看出,93、94、95、96年左右出现了较高的通货膨胀,而在07年左右也出现了大于5%的通货膨胀。

当CPI升幅过大的时候,表明居民生活成本较之以前变高,如果收入没有增加那么相对于社会环境来说收入实际是降低了。

代码import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport tushare as tsimport matplotlib as mplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体money_supply=ts.get_money_supply()#获取货币供应量数据print(money_supply.head()) #输出money_supply前5行money_supply=money_supply.sort_values('month').iloc[228:,:]money_supply.to_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/money supply.csv")#按month升序,取出连续不缺失的观测值,保存为csv格式文件date=pd.date_range('1997-1-1',periods=len(money_supply),freq='M')#用date重新定义时间,从1997.1.1开始到money_supply时间段内,按月的频率df=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/money supply.csv") #读取csv文件df.index=date #设置下标时间df=df.iloc[:,2:8] #取出2-7列所有数据(拿所需数据)df.rename(columns={'m2_yoy':'M2增长率','m1_yoy':'M1增长率','m0_yoy': 'M0增长率'},inplace=True)#更改对应列的列名称df.head()print(df.head()) #输出money_supply前5行df[["M2增长率","M1增长率"]].plot(figsize=(12,6)) #绘制曲线图plt.title('M2和M1月度同比增长百分比',size=16)#设置标签plt.xlabel('时间',size=14)plt.ylabel('百分比',size=14)#设置x,y轴标题#设置图注,xy=(横坐标,纵坐标),为箭头尖端;# xytext=(横坐标,纵坐标),为文字的坐标,指的是最左边的坐标#arrowprops设置图注颜色大小plt.annotate('亚洲金融危机',size=13,xy=('1997-7-1',24),xytext=('1998-1-1',27),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),)plt.annotate('美国次贷危机',size=13,xy=('2007-8-1',20),xytext=('2008-1-1',24),arrowprops=dict(facecolor='red',shrink=0.05),)plt.annotate('四亿万刺激计划',size=13,xy=('2009-1-1',30),xytext=('2010-1-1',32),arrowprops=dict(facecolor='orange',shrink=0.05),)plt.annotate('金融去杠杆',size=13,xy=('2016-8-1',12),xytext=('2017-1-1',15), arrowprops=dict(facecolor='blue',shrink=0.05),)plt.grid() #网格线plt.show()过程图片未筛选的初始数据前五项筛选、处理后的数据前五项结果图分析从上图可以发现,出现金融危机、美国次贷危机的时候明显M1、M2的同比增长率明显进行了下降,而我国推行的“四万亿刺激计划”使M2和M1的增长率达到峰值,2016-2017年以来,金融去杠杆后M1、M2一直处于下降的状态,而较于M2而言,M1的波动一直大于M2。

可视化实验报告

可视化实验报告
4.在编写程序中,一定要注意细节的运用,细节决定成败,往往问题总是出现在 小的细节上,所以在编程的过程中一定要仔细认真,不要出现不必要的失误。
5.通过实验,我理解到动手能力的重要性,任何一个程序,在考虑完全后才能进 行相关的编写,在编写过程中,要注意手脑相结合,不断锻炼自己编写程序的动 手能力。
6.在实验之前,做好实验预习,实验完成后,及时完成实验报告,体会实验过程 中的心得感悟。
2.在程序2中,函数重载是定义了int add(int,int),double add(double,double);然后
分别实现add(intx,int y)和add(double x,double y).定义相同函数,实现不同功能。
重载的优点在于减轻用户的记忆负担,并使程序的结构简单,易懂。
5.实验小结:
void fun 1(),fun2(),fun3();〃定义了3个函数
void ma in()〃主函数
cout«"lt is in main ."<<e ndl;〃fun2();//调用fun2() cout<<"It is back in main ."<<e ndl;//
}
void fun 1()//定义函数的功能
}
void fun 3()
{
cout«"lt is in fun3."<<endl;
}
2、函数重载
分析并上机验证程序2执行情况。
程序2:
#in elude <iostream.h>
int add(i nt,i nt);
double add(double,double);

数据可视化实验报告总结

数据可视化实验报告总结

数据可视化实验报告总结本次数据可视化实验旨在探索如何利用数据可视化技术有效地呈现和传达数据。

通过对实验中的数据进行处理、分析和可视化展示,我们对数据可视化的原理、方法和应用有了更深入的了解。

以下是对本次实验的总结及感悟。

一、实验目标本次实验的主要目标是熟悉数据可视化的基本原理和方法,并能够运用相应的工具和技术生成清晰、直观、易读的数据可视化图表。

我们通过实验学习了不同类型的图表(如折线图、柱状图、饼图等)的构建方法和使用场景,以及如何选择合适的图表来展示特定类型的数据。

二、实验过程本次实验分为以下几个步骤:1. 数据采集和处理:首先,我们从不同来源获取了多组数据,包括历史销售数据、用户调查数据等。

然后,我们对这些数据进行了清洗、筛选和整理,使其符合我们的研究目的。

2. 数据分析和统计:接下来,我们运用统计分析方法对数据进行了分析和处理,寻找数据间的相关性和趋势。

通过数据分析,我们获得了一些有价值的发现,为后续的数据可视化提供了支持。

3. 图表设计和构建:在数据清洗和分析的基础上,我们选择了合适的图表类型来展示数据。

通过使用数据可视化工具和编程语言,我们设计并构建了多个图表,如折线图展示销售趋势、柱状图比较不同产品的销售量等。

4. 调整和优化:在生成初始图表后,我们进行了反复的调整和优化,以提高图表的可读性和效果。

我们通过改变颜色、字体、标签等来增强图表的吸引力和易懂性。

此外,我们还对图表进行了交互性设计,使用户能够更深入地探索数据。

5. 结果分析和展示:最后,我们对生成的图表进行了细致的分析和解读,针对不同的观众群体,我们提供了不同的视角和解释。

同时,我们将图表和对应的分析结果整理成报告形式,以便于他人理解和使用。

三、实验结果通过本次实验,我们生成了多个数据可视化图表,并取得了一些令人满意的结果。

以下是部分实验结果的总结:1. 折线图:我们使用折线图展示了历史销售数据的趋势变化。

通过观察折线图,我们可以清晰地看到销售量在不同季度之间的变化趋势,以及各个产品的销售情况。

数据可视化实验报告

数据可视化实验报告

数据可视化实验报告
中的内容
数据可视化实验报告是由实验者根据实验结果,以书面形式将实验过程和结果汇总在一起的文件。

一般情况下,实验报告应包含如下内容:
1. 实验背景:对实验目的、原因、任务及此次实验的关键步骤进行说明。

2. 实验方法:描述实验的所有方法,包括所使用的工具、软件、材料和测试环境。

3. 实验结果:提供实验的数据和可视化的结果,并说明结果的意义。

4. 结论:从实验结果中得出的结论,及实验对于计算机视觉领域的贡献。

5. 总结:总结实验成果,并与其他相关研究进行比较。

6. 讨论:讨论实验结果,以及可能存在的问题。

7. 参考文献:列出参考文献列表。

数据可视化实验课

数据可视化实验课

数据可视化实验课〈〈可视化编程技术》实验报告实验五实验报告实验一《可视化编程技术》实验报告——实验五一、实验目的和要求.了解资源的的概念;.熟练掌握菜单资源的创建过程;.掌握加速键资源、光标资源、图标资源的创建过程;二、实验内容:问题描述:在保持实验四程序功能的基础上进行简单扩充。

首先,分别取自己姓名中的一个字作为应用程序的图标和光标。

其次,为窗口添加主菜单,主菜单上只有一个弹出式菜单“Move”,下面分另U有四个菜单项U>DownLeft、Right,分别实现键上四个方向键所对应的相同功能。

所不同的是,当通过菜单的操作将绘制图形移动至窗口边界时,不再弹出提示消息框,而是使相应的菜单项变为灰色,当可再次向窗口边界移动时,相应菜单项变为激活状态。

窗口标题栏写明姓名和学号。

三、程序代码#include#include#include实验报告实验一#include\longWINAPIWndProc(HWNDhWnd,UINTiMeage,UINTwParam,LONGlParam);//消息处理函数声明.//初始化窗口类声明BOOLInitWindowCla(HINSTANCEhIntance);BOOLInitWindow(HINSTANCEhIntance,intnCmdShow);//初始化窗口声明.HWNDhWndMain;//定义全局窗口句柄.RECTrectl;〃定义矩形结构体.记录了图形的信息.RECTClientRect;intWINAPIWinMain(HINSTANCEhIntance,HINSTANCEhPrevIntance,LPSTRlpCmdLine,intnCmdShow)//主函数(MSGMeage;if(!InitWindowCla(hIntance))returnFALSE;//初始化窗口类.if(!InitWindow(hIntance,nCmdShow))//初始化窗口.returnFALSE;while(GetMeage(&Meage,0,0,0)){TranlateMeage(&Meage);DipatchMeage(&Meage);//消息循环.}return;}longWINAPIWndProc(HWNDhWnd,UINTiMeage,UINTwParam,LONGlParam)//消息处理函数.{HMENUhMenu;HDChDC;//定义设备环境句柄.HBRUSHhB1,hB2;WORD某,y;//定义鼠标的位置坐标.taticBOOLbCircle=FALSE,bRect=FALSE;//设置绘制圆和矩形的标志变//定义绘图结构体变H.//得到鼠标的位置.ZZIV:(a3AVyO-dl/\lfdn_|/\iarnue|/\|M)iuei|nue|/\|e|qeu3 !(pu/v\M)nue|/\ne9=nue|/\|M也{:(Q3>1O3HONn_dl/\lfNMOa_|/\iarnue|/\|M)iLJei|nue|/\|>|oeMO K3iniH-dl/\lfNMOa-l/\iarnue|/\|M)iLjei|nue|/\|e|qeu3 !(pu/v\M)nue|/\ne9=nue|/\|M也)首哥券重用孳//:(3nyif_nnNfpu/v\M)pey^Bp!ieAU|)(3ny±==叩」!oqII3ny±==朋萌业■0L=_-0L=_:dn-i/\iaiea)((ajejedM)ayOMO1)MOl!MS:aNVI/\ll/\IOO-l/\IMea)(e6ee|/\|!)qojiMS!0=6ey;ui叫采一诳适旱酣砾无//心源Biu列0京puMU)l源Biu列02。

matplotlib数据可视化基础实验报告

matplotlib数据可视化基础实验报告

matplotlib数据可视化基础实验报告实验目的:掌握Matplotlib库在数据可视化方面的基础知识,能够使用Matplotlib绘制简单的数据图表。

实验原理:Matplotlib是一个数据可视化库,用于创建各种静态、动态、交互式的图表。

通过Matplotlib,我们可以将数据以可视化的方式展现出来,帮助我们更好地理解数据。

实验步骤:
1. 安装Matplotlib库:使用pip install Matplotlib命令安装Matplotlib库。

2. 导入Matplotlib库:在Python脚本中使用import matplotlib.pyplot as plt语句导入Matplotlib库。

3. 创建图表:使用plt.figure(函数创建一个图表对象。

4. 绘制图表:使用plt.plot(函数绘制图表,传入相应的数据和参数。

6. 显示图表:使用plt.show(函数显示图表。

实验结果:
下面是一个简单的实验结果,以绘制折线图为例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
#创建一个图表对象
plt.figure。

#输入数据
某=[1,2,3,4,5]
y=[1,4,9,16,25]
#绘制折线图
plt.plot(某, y)
plt.title("Square Numbers") plt.某label("某")
plt.ylabel("y")
#显示图表
plt.show。

```。

数据可视化实验报告总结

数据可视化实验报告总结

数据可视化实验报告总结数据可视化是指将数据通过图表、图像等形式呈现出来,以帮助人们更好地理解和分析数据。

在进行数据可视化实验之前,我们对数据可视化的目的、方法和工具等方面进行了一定的研究和准备。

通过本次实验,我对数据可视化的重要性有了更深刻的理解,同时也学到了一些基本的技巧和注意事项。

首先,数据可视化在信息传递方面具有很高的效果。

通过图表、图像的直观展示,可以更快速地传达数据所要表达的信息,使审阅者能够快速而准确地获取到关键数据和结论。

在实验中,我们使用了各种类型的图表和图像,如折线图、柱状图、饼图等,这些图表的使用使得数据的呈现更加清晰明了,易于理解和分析。

其次,选择合适的工具和方法对于数据可视化的效果非常重要。

在本次实验中,我们使用了一些主流的数据可视化工具,如Tableau、PowerBI等。

这些工具具有丰富的图表类型和灵活的操作方法,可以帮助我们更好地展示数据。

同时,在实验的过程中我们还学习到了一些数据可视化的基本原则,如选择合适的图表类型、保持数据的准确性、注意色彩搭配等,这些原则也对我们进行实验提供了指导。

另外,数据可视化也需要充分考虑受众的需求和认知能力。

在实验中,我们需要根据实验场景和目的来选择合适的图表类型和设计风格。

同时,还需要考虑受众的背景知识和认知能力,尽量使用他们熟悉的视觉符号和图表类型,以便更好地传达信息和触发共鸣。

总的来说,数据可视化是一种高效、直观的数据展示手段,可以帮助人们更好地理解和分析数据。

通过本次实验,我们深入学习了数据可视化的基本原则、方法和工具,同时也通过实际操作提升了自己的实践能力。

在今后的工作和学习中,我们将进一步应用数据可视化技术,提升数据分析和决策的效果。

通过本次实验,我们深入了解了数据可视化的重要性和技巧,也学到了一些实践经验和教训。

希望今后我们能够充分利用数据可视化的优势,提升数据分析和决策的效果,为工作和学习带来更大的价值。

可视化实验报告

可视化实验报告

可视化实验报告摘要:本实验旨在通过可视化技术对数据进行分析和展示。

通过使用适当的可视化工具和技术,我们可以更直观地理解和解释数据,发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

在本实验中,我们使用了柱状图、折线图和热力图等可视化形式来展示和分析不同数据集中的关系和模式。

引言:随着大数据时代的到来,数据量的爆炸式增长带来了诸多挑战和机遇。

在海量的数据中发现有价值的信息和洞察是一个重要的问题。

而可视化技术作为数据分析和探索的重要工具,已经被广泛运用于科学研究、商业分析、社交网络分析等领域。

实验方法:本实验选择了三种常见的可视化图表形式:柱状图、折线图和热力图。

我们使用Python编程语言和相应的库(如Matplotlib)来实现这些可视化图表。

首先,我们使用柱状图展示了一个销售数据集中不同产品的销售量。

柱状图可以直观地展示各个产品之间的销售情况,帮助我们找到销售情况较好的产品和潜在的问题。

其次,我们使用折线图展示了某公司一年内的销售额变化。

折线图可以清晰地展示销售额的趋势,帮助我们了解销售额的季节性变化和未来发展趋势。

最后,我们使用热力图展示了健康调查数据集中不同因素之间的相关性。

热力图可以直观地展示各个因素之间的关联程度,帮助我们发现隐藏的关系和规律。

实验结果:通过柱状图,我们发现销售数据集中某个产品的销售量远远高于其他产品,这提示我们可以进一步分析该产品的成功原因,并调整其他产品的销售策略。

通过折线图,我们发现销售额在年初和年末有较大的增长,而在年中相对较低。

这提示我们可以在年初和年末加大推广力度,以提高销售额。

通过热力图,我们发现健康调查数据中各个因素之间有着不同程度的相关性。

这些相关性可以帮助我们确定影响健康状况的主要因素,并制定相应的健康管理和干预策略。

讨论和结论:本实验通过可视化技术展示了不同数据集的分析结果。

通过可视化,我们可以更直观地理解数据,发现其中的规律和趋势。

可视化技术在数据分析和探索中起到了重要的作用,帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。

实验一数据的可视化实训

实验一数据的可视化实训

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取消轴背景。 >>axis off 纵、横轴采用等长刻度,且坐标框紧贴数据范围。
把数据范围直接设为坐标范围。 >>t=0:0.1:2*pi; Subplot(3,1,1) Plot(sin(t),cos(t)) >>axis tight 在第二个子图中绘图,先绘制坐标系。 >>z=t+2*cos(t)*i; Subplot(3,1,2) 用红色,点线绘制曲线 z >>plot(z,’r:’) 设定坐标范围,X 轴(0,2pi),Y 轴(-2,2)。 >>axis([0 2*pi -2 2]) 绘制第三个坐标系 >>subplot 在第三个子图中绘制矩阵图形,产生 10*10 的 y 方阵,绘制的每条曲线对应矩阵的一列。 >>plot(z,’r:’) >>axis([0 2*pi -2 2]) >>subplot(3,1,3) >>y=peaks(10); Plot(y) 将生成的第三个图形的纵、横轴采用等长刻度,且坐标框紧贴数据范围。 >>axis image 将坐标框设置为开启形式,因为默认为开启形式,所以我改为关闭形式。 在“Property Editor-Axes”中的“Grid”X、Y、Z 前面框中的 去掉,就能实现。
在 Figure3 窗口的 f 栏输入“x^3+5*x^2+7*x+3”,得出 Figure1 波形
第 5 页
将 g 栏中改为“2*u/(u+1)”
4.练一练: 将 x 范围修改为[-10,10] 在 x 范围为[-10,10]时,Figure1 和 Figure2 图形如下:

数据可视化实验报告

数据可视化实验报告

数据可视化实验报告数据可视化,听起来是不是有点高大上?它并没有那么复杂,也没有你想的那么难。

打个比方,咱们都知道,光是拿一堆原始数据出来,谁也看不懂。

比如一堆数字、百分比、列表啥的,眼睛一瞪就头晕。

就像一锅乱炖,看着虽然有点味道,但要是你真想弄清楚每个东西的味道,那可就难了。

可是如果把这些原始数据转化成一张清晰明了的图表,哇,效果立竿见影,顿时就能让人看得明白一目了然。

就好比你看菜单上的照片,哎呀,那碗面一看就知道是不是自己想吃的,而不是一堆文字让你摸不着头脑。

要不然,做数据可视化的最大意义不就是为了让复杂的东西简单明了吗?这时候你就会问了,那到底要怎么做?其实并不复杂。

先搞清楚数据想传达什么,再选个合适的图表,比如柱状图、折线图、饼图啥的。

就像做菜一样,菜谱都不一样,你得看这道菜的特点来选合适的烹饪方式。

比如,数据呈现的是数量,那你肯定得用柱状图;如果想展现数据的趋势走向,折线图绝对是最佳选择。

再比如,数据要比大小,直接用个饼图让大家一眼看出谁占的份额最大。

不同的图表,不同的效果,最关键的还是要看你想让观众感受到什么。

就像挑配饰一样,你得根据你今天穿的衣服和场合来选,图表也是一样,选得好,效果翻倍!不过,做数据可视化,光有这些基础知识可不够。

就像做饭要讲究火候一样,数据可视化也需要技巧。

颜色、字体、布局,这些可都是有讲究的。

你随便挑个颜色,不一定好看,也不一定能突出重点。

如果颜色选错了,数据反倒容易让人看花眼。

想要把数据给表现得更好,背景颜色和文字颜色得好好搭配,不能太花哨,得让人看着舒服。

再说,字体也很重要,不能太花俏,不然反而分散观众的注意力。

最重要的,图表要整洁,别一堆数字堆在一起,给人一种“杂乱无章”的感觉。

想想看,你去餐厅吃饭,餐桌上太乱了,菜看上去也不美味,不是吗?说到这里,大家可能会觉得,哎,这些东西不就只是“表面功夫”吗?数据可视化的终极目的是通过这些“表面功夫”让你轻松理解复杂数据,让数据的价值最大化。

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西南科技大学计算机学院2014----2015学年
第1学期本科生课程
《数据可视化》课程设计
题目:对中国财政支出的数据可视化
完成学生姓名及学号:
2014年10月
一、数据
1.数据来源 2014年中国国家财政预算
3.对样本进行数据的化整,数据类型为数值表格
二、方案
1.采用的视觉通道为大小、颜色,根据图形的大小来标记数值的大小,颜色用来区分财政指数项目的不同
2.采用的交互方式主要是通过鼠标移动的位置标记来显示当前图形的详细信息
3.采用的newsmap的方式进行可视化
三、程序
1.用JAVA语言使用processing制作
2.程序就是对数据今昔可视化处理,用地图的方式显示
流程图:
开始
根据数据进行可视化
判断是否可视
化图形的范围

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1 2
显示当前数据的详细
信息
结束
运行效果:。

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