10数据的图形展示
数据可视化的经典案例
数据可视化的经典案例数据可视化是将数据以图形的方式展示出来，帮助人们更好地理解数据的趋势、关系和模式。
下面是十个经典的数据可视化案例：1. 美国选举结果地图这是一个经典的数据可视化案例，通过将每个州的选举结果以不同的颜色和面积展示在地图上，可以直观地看出每个候选人在不同州的支持率和选举结果。
2. 世界人口密度热力图这个热力图将世界各地的人口密度以不同的颜色和渐变深浅展示出来，可以直观地看出世界各地的人口分布和密度差异。
3. 股票价格趋势图股票价格趋势图将某只股票的价格随时间的变化以折线图的方式展示出来，可以直观地看出股票价格的波动和趋势。
4. 交通拥堵热力图通过将城市交通拥堵程度以热力图的方式展示出来，可以直观地看出城市不同区域的交通拥堵情况，帮助人们选择避开拥堵路段。
5. 气温变化折线图气温变化折线图将某个地区的气温随时间的变化以折线图的方式展示出来，可以直观地看出气温的季节性变化和长期趋势。
6. 人口年龄结构金字塔图人口年龄结构金字塔图以金字塔的形式展示某个地区不同年龄段的人口数量，可以直观地看出人口的年龄结构和老龄化程度。
7. 网络攻击来源地图通过将网络攻击的来源地以地图的方式展示出来，可以直观地看出网络攻击的分布和来源国家。
8. 电影票房收入柱状图电影票房收入柱状图将不同电影的票房收入以柱状图的方式展示出来，可以直观地看出不同电影的受欢迎程度和票房成绩。
9. 商品销售地理分布图通过将商品销售地的分布以地理分布图的方式展示出来，可以直观地看出商品的销售热点和区域分布。
10. 疫情传播动态可视化通过将疫情传播的动态数据以地图或折线图的方式展示出来，可以直观地看出疫情的传播趋势和影响范围。
这些经典的数据可视化案例都能够将复杂的数据通过图形的方式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
数据可视化的应用范围广泛，可以用于各个领域的数据分析和决策支持。
通过合理选择和设计数据可视化图形，可以使数据更加生动有趣，并且更容易被人们理解和应用。
ArcGIS10制图技巧
ArcGIS10制图技巧1 引言1.1 制图的目的随着GIS在各行各业的深入应用，各信息化部门和生产单位都逐渐建立起自己的GIS的应用，同时积累了大量的地理数据。
随着应用深度和广度的推进，针对数据建立专题应用越来越迫切，对行业专题制图的需求也进一步扩大。
因此，如何围绕数据制作精美的地图以符合应用需求将是一个重要的课题。
1.2 制图的特点制图最大的特点是基于已有地理数据进行制图，跟传统的制图方式有着极大的区别。
传统的制图方式没有任何的数据支撑，使用制图工具可以对地图图元进行随意的绘制和修改，能够灵活的修改地图的每个细节，但地图生产过程非常缓慢，也不适宜做多个专题的地图生产。
使用GIS平台进行制图，地图制图是建立在已有数据的基础上，制图者只需要关注数据规范和符号化规则就能够快速的完成地图的制作,但由于是使用规则进行符号化，故此，对于无规则的地图符号的表达需要耗费一定的时间。
1.3 制图的难点尽管已经拥有地理数据，然而对于地图制图来说，这只是最基本的一个环节。
地理数据只是经过数字化后的一系列的带坐标的几何图形，本身不存在任何的符合，要把这些数字化图形转化为我们所能识别的地图，还需要进行所谓的“符号化”过程，也就是我们常说的配图。
如果要进一步制图专题地图，也许还需要对数据进行一系列的处理（如坐标转换、数据分割、要素聚合和简化、几何逻辑验证、字段处理等）以及制作基于行业标准的地图符号库。
这就对地图的生产者来说，在对数据、行业符号标准以及所使用工具的熟悉程度都提出更高的要求。
2 ArcGIS的制图技术与技巧ESRI公司专注GIS行业几十年，ArcGIS产品在行业中应用非常广泛，在地图制图方面也有着出色的表现（制图可视化、空间数据管理、空间分析是ArcGIS的三大基石）。
ArcGIS的制图技术主要包括符号库技术、符号系统、标注、制图表达等。
巧妙的搭配使用这些制图技术，可以满足专业的制图生产。
2.1 符号库技术地图最直接的表达就是使用符号表达。
《扇形统计图》的评课
扇形统计图的评课前言扇形统计图是数据展示中最常用的一种图形，它具有清晰直观、易于理解和表示比例等优点。
但是，如何正确绘制和使用扇形统计图是每个数据分析师所面临的问题。
本文将从基本构成、绘画技巧和使用方法三个方面对扇形统计图进行评课。
基本构成扇形统计图由一个圆心、一系列扇形和相应的标签组成。
每个扇形代表一个类别在总数中所占的比例。
在绘制扇形统计图时需要注意以下几点：1.扇形图应该符合数据支持的比例关系，每个扇形的角度应该按照数据的比例进行划分。
2.每个扇形应该有相应的标签，用来标示其所代表的类别。
3.所有扇形的总和应该等于100%。
例如，以下扇形统计图展示了一家公司不同部门的销售额占比：Department A: 30%Department B: 20%Department C: 10%扇形统计图示例绘画技巧正确的绘制扇形统计图需要一些绘画技巧，以下是几个常用的绘画技巧：1.确定比例关系：在绘制扇形统计图之前，需要先确定每个类别在整体中的比例关系。
可以利用 Excel 等工具进行计算。
2.计算角度：每个扇形的角度应该按照其所代表的比例来计算。
如一个类别所占比例为 20%，则它所代表的扇形图角度应为 360 * 20 / 100 = 72°。
3.绘制标签：在绘制扇形统计图时需要给每个扇形添加相应的标签，可以在扇形中写上百分比或直接标示类别名称。
4.突出重要类别：如果扇形统计图中某个类别比较重要，可以通过调整其颜色、位置等方式来突出强调。
使用方法扇形统计图一般用于展示分类数据的比例，以下是一些使用方法的建议：1.绘制简洁明了：扇形统计图应该简洁明了，用最少的文字和最直接的图形来展示数据。
2.避免过多扇形：扇形统计图的数量过多会导致信息太过复杂，建议不要超过5个扇形。
3.比较扇形大小：在使用扇形统计图时需要注意比较不同扇形的大小，以便更好地比较比例关系。
4.避免误导：扇形统计图的大小不一定代表数据量的大小，因此需要避免使用扇形统计图来误导读者。
流程图循环结构
流程图循环结构流程图是一种用来描述流程、控制和数据流动的图形化工具，它可以帮助我们清晰地展示一个过程中的各个步骤以及它们之间的关系。
而循环结构，则是在流程中经常出现的一种情况，它代表着某些步骤需要被重复执行，直到满足某个条件为止。
在本文中，我们将学习如何在流程图中使用循环结构，并且通过一些例子来加深理解。
首先，让我们来看一个简单的例子，假设我们需要编写一个程序来计算1到10的整数之和。
我们可以使用一个循环结构来重复执行累加操作，直到达到10为止。
在流程图中，循环结构通常用一个圆圈表示，圆圈内部写明循环的条件。
在这个例子中，我们可以用一个圆圈来表示从1到10的循环，直到达到10为止。
接下来，让我们看一下如何在流程图中表示循环结构的开始和结束。
在流程图中，循环结构的开始和结束通常用特定的符号表示，以便清晰地标识出循环的范围。
在我们的例子中，可以使用一个带有箭头的矩形来表示循环的开始，而使用一个带有双竖线的矩形来表示循环的结束。
这样一来，我们就可以清晰地看出循环结构的范围。
除了基本的循环结构外，流程图还可以表示一些常见的循环类型，比如while循环和for循环。
在while循环中，循环的条件在循环开始前进行判断，如果条件为真，则执行循环体中的操作；而在for循环中，循环的次数在循环开始前就已经确定，因此可以用来处理一些已知次数的循环操作。
在流程图中，我们可以使用特定的符号来表示这些不同类型的循环，以便更清晰地表达我们的意图。
在实际应用中，循环结构经常被用来处理一些需要重复执行的操作，比如遍历数组、计算累加和、查找最大值等。
通过合理地使用循环结构，我们可以大大简化程序的结构，提高代码的可读性和可维护性。
因此，掌握流程图中循环结构的表示方法，对于我们编写和理解程序都是非常重要的。
总结一下，流程图循环结构是描述一个过程中重复执行步骤的图形化工具，它可以帮助我们清晰地展示循环的范围、开始和结束，以及不同类型的循环。
小学数学微格教学教案
小学数学微格教学教案一、第一章节：认识数字1-101. 教学目标：让学生能够正确识别数字1-10，并能够进行简单的数数和写数。
2. 教学内容：通过图片、实物等引导学生认识数字1-10，并进行数数练习。
3. 教学方法：采用直观教学法，通过展示图片和实物，让学生直观地认识数字1-10。
4. 教学步骤：a. 展示数字1-10的图片，引导学生说出数字名称。
b. 用实物进行数数练习，让学生能够正确数出1-10的数目。
c. 让学生进行写数练习，写出数字1-10。
二、第二章节：加减法运算1. 教学目标：让学生掌握加减法的基本概念，并能够进行简单的加减运算。
2. 教学内容：通过实物和图片，引导学生理解加减法的概念，并进行简单的加减运算练习。
3. 教学方法：采用直观教学法，通过展示实物和图片，让学生直观地理解加减法的概念。
4. 教学步骤：a. 展示实物和图片，让学生观察并理解加减法的概念。
b. 通过实际操作，让学生进行简单的加减运算练习。
c. 让学生进行写算式练习，写出加减运算的算式。
三、第三章节：认识货币1. 教学目标：让学生能够正确识别各种货币，并能够进行简单的货币计算。
2. 教学内容：通过实物和图片，引导学生认识各种货币，并进行简单的货币计算练习。
3. 教学方法：采用直观教学法，通过展示实物和图片，让学生直观地认识各种货币。
4. 教学步骤：a. 展示各种货币的实物和图片，引导学生说出货币的名称。
b. 通过实际操作，让学生进行简单的货币计算练习。
c. 让学生进行写计算式练习，写出货币计算的算式。
四、第四章节：平面几何图形1. 教学目标：让学生能够正确识别各种平面几何图形，并能够进行简单的几何计算。
2. 教学内容：通过实物和图片，引导学生认识各种平面几何图形，并进行简单的几何计算练习。
3. 教学方法：采用直观教学法，通过展示实物和图片，让学生直观地认识各种平面几何图形。
4. 教学步骤：a. 展示各种平面几何图形的实物和图片，引导学生说出图形的名称。
EXCEL数据分析中常用的10个图表
EXCEL数据分析中常⽤的10个图表⽬录：⼀、前⾔⼆、EXCEL数据分析中常⽤的10个图表三、EXCEL图表格式设置六元素(图表标题、坐标轴标题、图例、数据标签、坐标轴、⽹格线)⼀、前⾔在学习数据分析时，其中的⼀个学习板块就是EXCEL，很多同学直接去看⼏⼗个⼩时的视频，结果往往是记不住、抓不到重点。
我当初学习就是这样，不知道⼤家感受如何。
常⽤的函数及图表。
EXCEL的知识很多，包括Excel函数、Excel图表、Excel+VBA、Excel+Power query ，想转⾏数据分析的⼩伙伴，或者想学习EXCEL的同学，建议先学习常⽤的函数及图表PS：视频还是录制中，录好了会把链接发到⽂章中。
⼆、EXCEL数据分析中常⽤的10个图表之前⽂章总结了数据分析中常⽤的9个Excel函数，下⾯总结⼀下EXCEL数据分析中常⽤的10个图表。
练习数据1、柱状图2、条形图3、散点图4、⽓泡图5、雷达图6、饼图7、折线图8、⾯积图9、树状图10、组合图1、柱状图适合场景（⽐较场景）：、同时间、类别差异：同个时间下，不同类⽬/类别数据的⽐较，反映出类别之间的差异；01、同时间、类别差异：少量序列⽐较：数据不会很多的情况下，例如2~8个序列的时候，如果要⽐较，可以优先使⽤“柱状图”，超过这个序列的时候，选择折线图，或者动态图表每次只展⽰⼀部分数据；02、少量序列⽐较：参考视频：跟王佩丰学EXCEL视频_图表基础练习1：使⽤柱状图绘制2019年销售额，绘制后格式如图2、条形图适合场景（⽐较场景）：、同事物不同时间变化：同⼀事物在不同时间的变化优先使⽤条形图，其次才是柱状图；01、同事物不同时间变化：01、同事物不同时间变化：、同事物不同时间变化：同⼀事物在不同时间的变化优先使⽤条形图，其次才是柱状图；观察数据分布：⽤数量来观察各种信息⼤⼩的时候使⽤条形图；02. 观察数据分布：、类别名较长：类别名称⽐较长的时候优先使⽤条形图⽽不是柱状图，这样能让类别名称完整显⽰出来；03、类别名较长：04、不能排序：、不能排序：不能排序的项⽬优先使⽤“条形图”然后才是“柱状图”练习2：请绘制“A产品”的5—10⽉的销量图3、散点图适合场景（XY双变量分析）：两个变量之间的关联与联系，例如：⾝⾼/体重，如果需要分析变量之间的关系，则使⽤散点图；01.XY两个变量之间的关联与联系，练习3：请绘制“⾝⾼-体重”相关分布图，并且判断⾝⾼与体重之间的关系4、⽓泡图适合场景（XYZ三变量分析）：01. 三变量分析：XYZ三个变量之间的关联与联系，例如：⾝⾼/体重/年龄，如果需要分析三变量之间的关系，则使⽤⽓泡图；第三个变量的⼤⼩⽤⽓泡⼤⼩来表⽰。
Thinkcell使用技巧..
•反映一段时间内数据的变化，或者不同项目之间的对比，是最常 见的图表之一 ⑴ 堆叠（积）柱状图 ⑵ 百分比柱状图 ⑶ 簇（群）集柱状图
P5 堆叠柱状图
用法
1、系列复合
▪ 同比、总比
图形表述
46 4 7 31
2、复合增长率
▪ 一项投资在特定时期内的
年度增长率。
3、东西方向等同于条形图
5
22
4
Series 4 35
• 你一定要知道的Think-Cell的核心功能:
– 添加一个坐标轴和标签 – 调整坐标轴 – 增加或调整图例 – 增加中断符号 – 使用连接符 – 展示两者的区别 – 显示增长趋势 – 绘制甘特图 – 图表自动调整显示比例以适应页面 – 更多的功能
讲课题纲
Think-cell的安装
Think-cell的特点
▪ 这种图一般适用于
评价性指标的表现， 精度比较小，一般 要把数据转换为～ 4五个层级。
2
• 现有Harvey Balls V2.0 • Harvey Balls 字体。对数值 0～9，当选用这种字体时， 就显示为对应的小圆图，可 以设置其大小、颜色，在 Excel中使用很方便
扇形图总结
扇形图总结扇形图是一种常用的统计图表，主要用于展示一组数据的占比关系。
它以一个圆为基础，将整个圆划分为若干个部分，每个部分的角度大小与其所占比例成正比。
在数据分析和数据可视化中，扇形图被广泛应用于各个领域，如市场调研、销售分析、舆情分析等。
本文将对扇形图的使用、制作方法以及优缺点进行总结和分析。
扇形图的使用扇形图常用于呈现各项指标在整体中的占比情况。
通过扇形图，我们可以直观地了解各个部分的重要程度以及它们之间的相对比例。
例如，在销售分析中，我们可以使用扇形图来展示各个产品销售额所占的比例，从而帮助我们了解不同产品的市场份额和销售情况。
此外，扇形图还可以用来比较不同组别之间的占比情况。
例如，在市场调研中，我们可以使用扇形图来比较不同年龄段人群在市场中的比例，从而得出不同年龄段人群的消费偏好和市场需求。
制作扇形图的方法制作扇形图通常需要以下步骤：1.确定数据：首先要确定需要呈现的数据，即各个部分的数值大小或占比情况。
2.计算角度：根据数据的比例，计算出每个部分所占的角度大小。
通常，可以使用以下公式来计算角度：$角度 = \\frac{占比}{总数} \\times 360$。
3.绘制饼图：使用绘图工具或数据可视化软件，按照计算得到的角度大小，绘制对应的扇形图。
4.添加标签：在每个扇形的中心或边缘，添加对应的标签，表示该部分的具体数值或占比。
5.优化布局：根据具体需求，可以对扇形图进行布局优化，如调整颜色、排序等，以提高可读性和美观度。
扇形图的优点扇形图具有以下优点：1.直观易懂：扇形图以圆形为基础，直观地展示数据的占比关系，使人一目了然。
2.易于比较：通过对比角度大小或扇形面积，可以快速比较各个部分的占比关系，帮助人们了解数据的相对大小。
3.美观大方：扇形图的形状美观，颜色丰富多样，可以吸引人们的注意力，使数据更加引人注目。
4.可视化效果好：扇形图能够将抽象的数字转化为可视化的图形，增强人们对数据的感知和理解。
存活曲线例子
存活曲线例子
存活曲线是一种用于描述生存数据的图形方法，其中横轴表示时间，纵轴表示生存率或存活概率。
在生物学、医学和工程领域中，存活曲线被广泛用于描述和预测生物体或系统的生存能力。
以下是一个简单的存活曲线例子：
假设我们有一组年龄在10-90岁之间的人，我们想要了解他们的存活概率。
我们可以通过绘制存活曲线来展示不同年龄段的存活概率。
具体步骤如下：
1. 将年龄分成不同的组，例如10-20岁、20-30岁、30-40岁等等。
2. 对于每个年龄组，计算在该年龄组的死亡人数和总人数。
3. 使用死亡人数除以总人数，得到每个年龄组的存活概率。
4. 将存活概率作为纵轴，年龄作为横轴，绘制存活曲线。
通过这个例子，我们可以看到随着年龄的增加，存活概率逐渐降低。
这表明随着年龄的增长，人们面临越来越多的健康风险和死亡风险。
因此，对于年龄较大的人群，我们需要更加关注他们的健康状况和提供更多的医疗保健服务。
MCT10软件的使用
高级渲染与动画制作总结词Fra bibliotek协同设计与评审
详细描述
MCT10软件支持协同设计与评审功能，设计师可以与其 他团队成员实时共享和讨论设计方案，提高设计效率和评 审质量。
THANKS
感谢观看
工业设计
MCT10软件在工业设计领域用于创建产品 原型和模型，以及进行仿真和分析。
影视制作
MCT10软件在影视制作领域也有广泛应用， 用于创建特效和场景等。
建筑设计
MCT10软件在建筑设计领域用于创建建筑 模型和可视化效果图等。
02
MCT10软件安装与配置
安装步骤
下载MCT10软件安装包
从官方网站或授权渠道下载MCT10 软件的安装包。
分工合作
支持多人分工合作，各自完成不同的任务，然后将结果汇总，提 高工作效率。
权限管理
支持对不同用户设置不同的权限，保证数据的安全性和保密性。
05
MCT10软件常见问题与解决
软件故障排除
软件启动问题
确保计算机满足软件最低配置要求，检查是否有 阻止软件启动的防火墙或安全软件设置。
软件界面卡顿
关闭不必要的后台程序，释放系统资源。
详细描述
MCT10软件具备强大的数据处理能力，能够高效地处理 大规模数据集，支持多种数据源的导入和整合。通过该软 件，用户可以轻松地进行数据清洗、筛选、分析和可视化 。
总结词
可视化报表与图表
总结词
自动化分析与预测
详细描述
MCT10软件支持自动化分析和预测功能，通过预设的算 法和模型，自动对数据进行处理和分析，并生成预测结果 ，帮助用户做出更准确的决策。
测试恢复流程
定期测试恢复流程，确保备份文件可正常恢 复。
Chapter10厦门大学林子雨-大数据技术原理与应用-第十章数据可视化精品PPT课件
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
在大数据时代，可视化技术可以支持实现多种不同的目标： 《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
（2）分析数据
数据 数据
可视化
图像
设置 可视化
感知和认知
知识
探索 用户
图10-4 用户参与的可视化分析过程
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
林子雨
10.2.1 入门级工具
• Excel是微软公司的办公软件Office家族的系列软件之一，可以进行 各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，已经广泛地应用于管理、 统计、金融等领域
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.2.2 信息图表工具
信息图表是信息、数据、知识等的视觉化表达，它利用人脑对于图 形信息相对于文字信息更容易理解的特点，更高效、直观、清晰地传递信 息，在计算机科学、数学以及统计学领域有着广泛的应用。
4. Tableau Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，更适合企业和部门进 行日常数据报表和数据可视化分析工作。Tableau实现了数据运算与美观 的图表的完美结合，用户只要将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼 间就能创建好各种图表。 5. 大数据魔镜 大数据魔镜是一款优秀的国产数据分析软件，它丰富的数据公式和算法 可以让用户真正理解探索分析数据，用户只要通过一个直观的拖放界面 就可创造交互式的图表和数据挖掘模型。
histogram函数以10为单位画直方图
histogram函数以10为单位画直方图为了更好地理解直方图和histogram函数，我将解释直方图的概念，并提供一个示例来说明如何使用histogram函数来绘制一个以10为单位的直方图。
直方图是一种图形表示，用于展示数据的分布情况。
它通过将数据分成不同的区间，然后计算每个区间内数据的频数或频率来展示数据的分布。
直方图通常用于显示连续数据的频率分布。
直方图的横轴代表数据的区间，纵轴代表频数或频率。
在Python中，可以使用matplotlib库中的histogram函数来绘制直方图。
该函数的基本语法为：```pythonmatplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None,density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None, *, data=None, **kwargs)```其中，参数x表示输入的数据序列，参数bins表示数据的区间数量或区间边界的列表，参数range表示数据的范围。
其他参数可以根据需要进行调整。
下面是一个示例，它展示了如何使用histogram函数来绘制一个以10为单位的直方图。
```pythonimport matplotlib.pyplot as plt#示例数据data = [1100, 1150, 1210, 1275, 1300, 1375, 1400, 1480, 1500, 1590, 1650, 1720, 1780, 1825, 1875, 1925, 2000]#计算直方图hist, bins, _ = plt.hist(data, bins=range(min(data),max(data) + 10, 10))plt.xlabel('区间')plt.ylabel('频数')plt.title('以10为单位的直方图')#显示结果plt.show```在这个示例中，我们首先定义了一个包含示例数据的列表。
matlab中subplot函数使用
matlab中subplot函数使用MATLAB是一款广泛使用的科学计算软件，其强大的计算能力和灵活的可视化功能受到了众多科研、工业界和教育领域的欢迎。
而在进行数据分析时，我们经常需要将多个图形展示在一个窗口中，这时候就需要用到MATLAB中的subplot函数。
subplot函数是MATLAB中用于在同一窗口内同时显示多个图形的函数。
它可以方便地实现对多个数据进行对比和分析，提高数据可视化的效率。
下面我们就来一步步了解如何在MATLAB中使用subplot函数：1. 首先，我们需要打开MATLAB软件。
2. 然后，我们需要准备数据，并确定需要展示的图形数量和排列方式。
例如，假设我们有两个数据集需要展示，每个数据集包含10个数据点，我们想要将它们分别以2x1的排列方式展示在同一个窗口内。
3. 接下来，在MATLAB的命令窗口中输入subplot函数的语法格式：subplot(m,n,p)其中，m表示要展示的图形所在窗口的行数，n表示列数，p则表示当前要绘制的子图的位置。
4. 在输入完语法格式后，我们需要输入具体的数据展示格式。
例如，在上面的例子中，我们需要展示两个数据集，以2x1的方式排列展示。
因此，我们需要首先调用subplot函数生成两个子图：subplot(2,1,1) % 第一个子图subplot(2,1,2) % 第二个子图5. 接下来，我们需要在每个子图中展示具体的数据。
对于上面的例子，我们可以采用MATLAB中的plot函数绘制数据点。
例如，可以先生成一组包含10个随机数的数组，并分别在两个子图中展示：data1 = rand(1,10);data2 = rand(1,10);subplot(2,1,1)plot(data1)subplot(2,1,2)plot(data2)6. 最后，我们可以进一步美化每个子图，添加标题、坐标轴标签等。
subplot(2,1,1)plot(data1)title('数据集1')xlabel('X轴')ylabel('Y轴')subplot(2,1,2)plot(data2)title('数据集2')xlabel('X轴')ylabel('Y轴')通过以上步骤，我们就可以在MATLAB中使用subplot函数方便地展示多个数据集的图形，并进行对比和分析。
echarts的graphic案例
echarts的graphic案例一、“Echarts的graphic案例”的翻译及解释1. 翻译- “Echarts”：[ˈiːtʃɑːts]，这是一个专有名词，通常直接使用英文名称，可译为“百度开源的可视化库ECharts”。
- “graphic”：[ˈɡræfɪk]，形容词意为“视觉的；图形的；绘图的”，名词意为“图表；图形；图画”。
这里“Echarts的graphic案例”可以是“Examples of Echarts' graphics”。
2. 解释- Echarts是一个强大的、基于JavaScript的开源可视化库，用于创建各种交互式的可视化图表，如折线图、柱状图、饼图等。
graphic（图形）在Echarts中是指各种可视化的图形元素的相关内容。
Echarts的graphic案例就是使用Echarts库来展示图形相关功能的一些示例。
这些案例可以包括如何创建自定义的图形元素、如何对图形进行布局、如何实现图形之间的交互等方面的示例。
二、运用情况及10个例子1. 运用情况- 当需要在网页或应用程序中展示数据可视化效果时可以运用Echarts的graphic案例。
例如，在数据分析、商业智能、金融数据展示、气象数据可视化、网站流量分析、用户行为分析、市场调研结果展示、生产数据监控、物流数据跟踪、医疗数据统计等领域。
2. 10个例子- 数据统计报表：如果要展示一家公司不同部门的年度销售额对比，柱状图（graphic的一种形式）案例可以清晰地呈现每个部门的销售额数据，方便进行比较和分析。
- 股票市场分析：折线图案例可用于展示某只股票在一段时间内的价格走势，投资者可以直观地看到股票价格的波动情况。
- 网站流量来源分析：饼图案例能够显示网站流量来自不同渠道（如搜索引擎、直接访问、社交媒体等）的比例关系，帮助网站运营者了解流量的主要来源。
- 用户年龄分布统计：用柱状图或直方图案例展示用户年龄的分布情况，了解用户群体的年龄层次特征，以便制定针对性的营销策略。
一年级10个数字的展现形式
一年级10个数字的展现形式一年级学生通常在数学课上接触到各种数字和数字的展现形式。
在这篇文章中，我将为大家介绍一年级学生常见的10个数字展现形式。
首先，我们从最基础的数字展现形式开始，即阿拉伯数字。
阿拉伯数字是我们最常见的数字形式，由0到9的数字组成，用于进行加减乘除等基本数学运算。
它简洁明了，易于理解和使用。
除了阿拉伯数字，我们还可以用中文数字来展现。
中文数字由一、二、三、四、五、六、七、八、九、十组成，它们具有汉字的特点，易于识别和记忆。
中文数字在一年级的课堂上常常用于数数和表示数量。
另外一个数字展现形式是手指计数。
一年级的学生经常使用自己的手指来数数，这是一种直观的展现形式。
通过手指计数，我们可以很方便地进行加减运算，例如，我们可以用手指表示数字3，然后再用手指表示数字5，最后计算出这两个数字的和为8。
在一年级的数学课堂上，学生还会接触到数字的数量表达。
数量表达可以使用物体、图形或其他工具来表示数字。
例如，我们可以用红色正方形表示数字2，用蓝色圆形表示数字4，通过将这些图形进行组合和比较，我们可以很直观地理解数字的大小和数量。
另一个数字展现形式是数轴。
数轴是一个直线上的有序点集，它可以用来表示整数和分数等不同类型的数字。
在一年级的课堂上，我们通常会使用简化的数轴，将整数的位置标记出来，并通过在上面画点的方式表示小数或分数。
数字展现形式还包括使用唱歌或口算的方式来记忆和理解数字。
一年级的学生经常会通过唱歌来记忆数数歌或数字顺序歌，这种方式可以帮助他们快速、准确地记住数字的顺序和对应关系。
在一年级的数学课堂上，学生还会接触到数字和物体的对应关系。
通过与物体进行比较和联系，学生可以更好地理解数字的概念和运用。
例如，我们可以用10个书包来表示数字10，用5个苹果来表示数字5，通过与物体的实际接触，学生可以更好地理解数字的数量和表示。
另一个数字展现形式是使用图表或图形来展示数字。
在一年级的数学课堂上，学生会学习制作简单的柱状图或折线图，用来表示一些基本数据或统计信息。
最大值最小值表示方式
最大值最小值表示方式在数学和统计学中，最大值和最小值代表了数据集中的最大和最小的数值。
这两个概念是描述数据分布范围的重要指标。
为了更好地掌握数据集的特征，我们可以通过不同的方式来表示最大值和最小值。
列举法最简单直观的表示方式就是通过列举法。
通过直接列出数据集中的最大值和最小值，可以直观地展现数据的范围。
例如，对于数据集{3, 5, 8, 4, 10, 2, 1}来说，最大值为10，最小值为1。
用符号表示通过特定符号来表示最大值和最小值也是一种常用的方式。
通常我们用符号“max”表示最大值，“min”表示最小值。
例如，最大值为10，我们可以用符号表示为“max = 10”；最小值为1，我们可以用符号表示为“min = 1”。
图形表示除了符号和文字，图形也是一种直观表示最大值和最小值的方式。
可以通过直方图、折线图或箱线图等方式展示数据集的最大值和最小值，进一步展现数据的分布情况。
例如，可以使用一个横坐标表示数据集中的元素，纵坐标表示元素的数值，然后在图中标注最大值和最小值所在的位置。
百分比表示最大值和最小值还可以通过百分比来表示。
最大值通常表示为100%，最小值表示为0%，然后根据相对位置来表示其他数值的比例。
例如，如果数据集中的最大值为100，最小值为50，而某个元素的数值为75，则可以表示为75%。
其他方式除了上述几种方式外，还可以通过文字描述、数据表格等方式来表示最大值和最小值。
文字描述可以突出最大值和最小值的特点，而数据表格则可以清晰地列出所有数值，包括最大值和最小值。
综上所述，最大值和最小值是描述数据集分布特征的重要指标，我们可以通过列举法、符号表示、图形表示、百分比表示等多种方式来直观展现最大值和最小值，进一步理解和分析数据集的特征。
cmap参数
cmap参数一、概述在计算机科学和数学领域，cmap参数是一种用于表示和分析数据的可视化工具。
它可以将数据以图形的形式展现出来，帮助用户更好地理解数据的特征和关系。
cmap参数在数据可视化中扮演了重要的角色，被广泛应用于各个领域，如数据分析、机器学习、人工智能等。
本文将深入探讨cmap参数的相关概念、原理和应用。
二、cmap参数的概念和原理1. cmap参数的定义cmap参数全称为”colormap parameter”，它用于定义颜色映射的方式。
颜色映射是指将数据的数值映射到特定颜色的过程。
在数据可视化中，我们常常需要将不同数值的数据展示为不同颜色的图形，以便更好地理解数据的分布和趋势。
cmap参数就是用来定义这种映射关系的重要参数。
2. cmap参数的原理cmap参数的原理基于一种数学映射关系。
它将一个定义域中的数值映射到一个值域中的颜色，这个映射关系可以通过一个函数来表示。
常用的映射函数包括线性映射、对数映射、指数映射等。
在数据可视化中，我们可以通过设置cmap参数来选择不同的映射函数，从而得到不同的颜色分布。
3. cmap参数的应用cmap参数在数据可视化中有广泛的应用。
它可以用于绘制热力图、散点图、轮廓图等各种图形。
通过设置不同的cmap参数，我们可以展示出数据的不同特征，比如高低温分布、离散点的密度等。
在机器学习和人工智能领域，cmap参数也被用于可视化模型的输出结果，以便更好地理解和解释模型的效果。
三、常用的cmap参数1. 颜色映射类型cmap参数支持多种不同的颜色映射类型，如下所示： - ‘viridis’：一种从深蓝到浅黄的渐变色 - ‘plasma’：一种从深蓝到浅红的渐变色 - ‘magma’：一种从深紫到浅黄的渐变色 - ‘inferno’：一种从深红到浅黄的渐变色 -‘cool’：一种从蓝到绿的渐变色 - ‘hot’：一种从黑到红的渐变色2. 颜色映射函数cmap参数还支持多种不同的颜色映射函数，如下所示： - ‘linear’：线性映射函数，简单直接 - ‘log’：对数映射函数，适用于指数增长的数据 - ‘exp’：指数映射函数，适用于指数衰减的数据 - ‘sqrt’：平方根映射函数，适用于中间值较多的数据四、使用示例1. 绘制热力图热力图是一种常见的数据可视化方式，用于展示数据的分布情况。
matlab中的markersize
matlab中的markersizeMatlab中的markersize是指绘制图形时所使用的标记点的大小。
在Matlab中，我们可以使用plot函数来绘制图形，而markersize 则是plot函数中的一个参数，用于控制标记点的大小。
在本文中，我们将探讨markersize的作用以及如何使用它来绘制更加美观的图形。
让我们来看一下markersize的作用。
在绘制图形时，我们通常会使用标记点来表示数据点的位置。
这些标记点可以是圆圈、方块、三角形等等。
而markersize则是用来控制这些标记点的大小的。
通过调整markersize的大小，我们可以让标记点更加突出，从而更加清晰地展示数据点的位置。
接下来，让我们来看一下如何使用markersize来绘制图形。
在Matlab中，我们可以使用plot函数来绘制图形。
plot函数的基本语法如下：plot(x,y,marker)其中，x和y分别是数据点的横坐标和纵坐标，marker则是标记点的类型。
在这里，我们可以使用markersize参数来控制标记点的大小。
例如，下面的代码将绘制一个包含10个数据点的图形，其中标记点的大小为10：x = 1:10;y = rand(1,10);plot(x,y,'o','markersize',10);运行上述代码后，我们可以看到一个包含10个数据点的图形，其中标记点的大小为10。
如果我们将markersize的值调整为20，那么标记点的大小将会变得更大：plot(x,y,'o','markersize',20);通过调整markersize的大小，我们可以让标记点更加突出，从而更加清晰地展示数据点的位置。
当然，我们也可以将markersize的值设置为0，这样就可以隐藏标记点，只展示数据曲线：plot(x,y,'-','markersize',0);markersize是Matlab中一个非常有用的参数，它可以帮助我们控制标记点的大小，从而更加清晰地展示数据点的位置。
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10.10.2其他统计图—ROC曲线
2.分析实例
例：某医师对经标准诊断的55名病人、45名正常人分别 进行2种诊断试验检查，结果分别为test1、test2。试 对test1绘制ROC曲线。
10.10.2其他统计图—ROC曲线
10.10.22其他统计图—ROC曲线
10.10.2其他统计图—ROC曲线
图形编辑器 窗口 (1)元素位置 的移动和大 小的改变
10.2.直方图与茎叶图
(2)图 形元 素属 性的 改变
10.2.直方图与茎叶图
(3)添加新的 图形元素： 17.0在option 菜单中
10.2.直方图与茎叶图
(3)添加新的图形 元素
10.2.直方图与茎叶图
2.直方图选项的 修改
3.连续轴的修改
10.6.3面积图、垂线图与点图
10.6.3面积图、垂线图与点图
10.7散点图
散点图：常用表 现两个或多个变量之 间有无相关关系的统 计图，其密集程度和 趋势表示两个或多个 变量之间的相关关系 及变化趋势。
10.7简单散点图
例：在cars.sav文件中，通过horse和accel 来预测mpg。试用合适的散点图表示三者之 间的关系，为进行正式分析提供线索。
Area Under the Curve Test Result Variable(s) test1 test2 Std. Errora .024 .053 Asymptotic Sig.b .000 .002
Asymptotic 95% Confidence Interval
Lower Bound .900 .574 Upper Bound .994 .784
Area .947 .679
The test result variable(s): test1, test2 has at least one tie between the positive actual state group and the negative actual state group. Statistics may be biased. a. Under the nonparametric assumption b. Null hypothesis: true area = 0.5
10.5.5绘制带误差项的条图
10.5.5绘制带误差项的条图
10.5误差图
10.5误差图
10.6线图
线图：用线段的升降表示一事物随另一事物（如时 间）的变化趋势，一般而言，它所反映的指标类型 和条图完全相同，可以是频数、构成比等分类变量 描述指标，也可以是均数、标准差等连续变量的汇 总指标。
10.7简单散点图
10.7散点图矩阵
10.7散点图矩阵
10.7三维散点图
10.7三维散点图
10.7.2散点图的编辑
1.改变散点图密度的方式
10.7.2散点图的编辑
2.添加钉线
2.添加回归线和可信区间
2.添加回归线和可信区间
2.添加回归线和可信区间
2.添加回归线和可信区间
10.8P-P图
10.8P-P图
10.8P-P图
10.8P-P图
10.8P-P图
10.9控制图
均数、极差、标准差控制图 显示个体测量值，移动极差图 不合格品率（数）控制图
缺陷图
10.9控制图
10.9控制图
10.9Pareto图
10.9Pareto图
10.10.1高低图
10.10.1高低图
ห้องสมุดไป่ตู้
10.10.1高低图
10.5.1简单条图案例
例10.4比较不同职业人群的消费 者信心均数有无差异。
10.5条图
10.5.2复式条图 案例
例10.5分职业进一 步比较不同人群的 现状和预期指数。
10.5条图
10.5.3百分条图：比
较比较不同月份的A3a选项 分布
10.5条图
分段条图：
10.5条图
10.5.4条图编辑 分类轴标签的编辑 条图与其他统计图的转换：饼、条、线、面积图等可以相互 转换 复式条图和分段条图的相互转换 复式/分段条图中主、次分类变量的转换 分段条图和百分条图的转换
第十章 数据的图形展示
赵淳宇 四川师范大学商学院
数据的图形展示
10.1.统计图概述 10.3.箱图
10.4饼图
10.6.线图 10.8.p-p、Q-Q图
10.9. 控制图与pareto图
10.2.直方图和茎叶图 10.7.散点图
10.5条图与误差图
10.10其他统计图
10.3箱图
箱图的编辑 1.分类轴选项的修改 2.箱图主题格式的编辑 3.设置异常值散点的标签
10.4饼图
10.4.1常规图中 的简单饼图 分城市、月份考 察样本性别比例
10.4饼图
10.4.2饼图的编辑 1.行列嵌板的编辑 2.饼图主体的编辑 3.设定饼块标签 4.突出与合并
10.5条图
10.2.直方图与茎叶图
操作： 图形-图标构建程序直方图-变量-元素属 性-正态曲线-应用-确 定 直方图用于表示连续 变量的频数分布，在 实际中用于考察分布 类型。 矩形的面积表示各组 段的频数（频率）， 面积总和=1. 组距（宽度）*高度= 频数
10.2.2图形的基本编辑操作
1.图形编辑 基本操作
10.10.2其他统计图—ROC曲线
ROC（Receiver Operating Characteristic) 1.基础知识
试验 表9.1 诊断试验结果汇总表 病人 正常人 合计 a＋b c＋d a＋b＋c＋d
a b 阳性 c d 阴性 合计 a＋c b＋d 真阳性率（灵敏度）=a/(a+c) ×100% 真阴性率（特异度）=d/(b+d) ×100% 假阳性率（误诊率）=b/(b+d) ×100% 假阴性率（漏诊率）=c/(a+c) ×100%
10.2.直方图与茎叶图
4.添加参考线
5.图形元素属性 的修改
10.2.3直方图图形框架修改
1.直方图组的绘制 操作：组/点选项卡行嵌板变量-s0嵌板选项-不选换行嵌板确定
10.2.3直方图图形框架修改
2.累计直方图的绘制 操作： 元素属性-统计量-累 计计数
10.2.4直方图的衍生图形
1.分段直方图 操作：月份分段 （堆栈）
线图的两个坐标轴：分类轴、连续轴
10.6.1多重线图案例
案例：分城市比较信心 指数随时间的变化趋势 例10.7分城市考察不同 月份总消费者信心指数 的均值变化有无内在趋 势。
10.6.2线图的编辑
1.更 改数 据点 的显 示方 式与 连接 方式
10.6.2线图的编辑
10.6.2线图的编辑
1.突 出显 示某 一段
10.2.4直方图的衍生图形
2.面积直方图 操作：选面积
10.2.4直方图的衍生图形
3.人口金字塔 操作： 分类变量 分布变量
10.2.5茎叶图
10.3箱图
箱图： 1.中间粗线标识 中位数，框的两 端表示上下四分 位数，之间表示 四分位距 2.上下细线为除 去异常值外的最 大、小值 3.距离上下边框 1.5倍为异常值； 超过3倍的为极 值。
10.10.3时间序列分析中使用的图
1）Sequence Chart 2）Autocorrelation Chart 3）Cross- correlation Chart
4）Spectral Chart
THANKS
谢谢大家！
10.1.统计图概述
10.1.1 统计图的基本结构 1.标题区和注解区
2.坐标轴
3.绘图区
4.图例区
10.1.统计图概述
10.1.2 统计图的种类 1.单变量图：连续性变量（直方图、箱图、P-P图） 2.单变量图：分类变量（简单条图、饼图、Pareto) 3.双变量图：连续因变量（线图、散点图） 4.双变量图：分类因变量（ 复式条图） 5.多变量图 6.组合统计图 7.统计地图 8.其他统计图（控制图、ROC曲线）