人民大2024付东普《数据采集与处理：基于python》PPT第4章-数据可视化.pptx

第四章

数据可视化《数据采集与处理：基于Python》付东普管理工程学院电子邮箱：fudongpu@cueb.edu.cn2024/5/111

2024/5/112教学目标本章学习目标1.了解数据可视化的相关概念、发展历史、相关方法和工具及图表类型;2.熟悉matplotlib数据可视化模块的基本使用方法和常见的可视化技巧;3.掌握pandas和seaborn等其他数据可视化模块的常用方法,并理解常见数据可视化模块的特点、区别和适用范围。本章提纲1、数据可视化概述2、matplotlib绘图工具3、其他数据可视化工具

数据可视化概述2024/5/113

数据可视化简介(一)什么是数据可视化与单纯的数据和数字相比,图形显得更为直观、生动。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究,它让数据更有意义、更贴近人的直观感受,因此数据可视化是艺术与技术的结合。它将各种数据用图形化的方式呈现出来,为用户展示已知数据之间的规律、趋势和相关关系,帮助用户认识数据,发现这些数据反映的实质。因此,数据可视化是数据探索性分析的重要组成部分,有助于用户发现数据之间的分布特征、相互关系和总体趋势,为进一步的数据处理和分析提供直观参考。2024/5/114

数据可视化简介(二)数据可视化发展历史1.数据可视化的起源早在10世纪,一位天文学家绘制的一幅天文作品中就包含了许多现代统计图形元素,如坐标轴、网格和时间序列。到了17世纪,随着社会的进一步发展和文字的广泛使用,物理、化学和数学等都开始蓬勃发展,统计学也开始萌芽。数据的价值开始受到人们重视,人口、商业、农业等经验数据开始被系统地收集整理和记录下来,因此各种图表和图形也开始诞生。18世纪,苏格兰工程师威廉·普莱费尔(WilliamPlayfair)创造了今天常用的几种基本数据可视化图形,如折线图、条形图、饼图。2024/5/115

数据可视化简介2.数据可视化的广泛应用到了19世纪,数据可视化绘图得到了广泛使用。在统计图形方面,散点图、直方图、极坐标图和时间序列图等当代统计图形的常用形式都已出现;在主题图形方面,主题地图和地图集成为这个年代展示数据信息的一种常用方式,涵盖社会、经济、疾病、自然等各个领域的主题。图4-1为19世纪英国护士和统计学家南丁格尔绘制的统计英军死亡人数的可视化图形。2024/5/116

数据可视化简介3.21世纪的大数据可视化进入21世纪,计算机技术取得了巨大的进展,随着数据规模呈指数级增长,数据的内容和类型也比以前更加丰富,给人们提供了新的可视化素材,推动了大数据可视化领域的发展。大数据可视化已经注定成为可视化历史中新的里程碑,VR、AR、MR、全息投影等当下最火热的数据可视化技术已经被广泛应用到游戏、房地产、教育等各行各业,数据可视化在商业领域的应用示例如图4-2所示。2024/5/117

数据可视化方法与组成1.数据可视化基本概念数据可视化技术包含以下几个基本概念:(1)数据空间:由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。(2)数据开发:利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。(3)数据分析:对多维数据进行切片、切块、旋转等操作来剖析数据,从而能多角度、多侧面地观察数据。(4)数据可视化:将大型数据集中的数据以图形的形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中的未知信息。2024/5/118

数据可视化方法与组成2.数据可视化组成数据可视化技术一般由三个方面组成,如图4-3所示。(1)科学可视化:主要关注三维现象的可视化,包含气象学、生物学、物理学、农学等,重点在于对客观事物的体、面及光源等的逼真渲染。(2)信息可视化:将数据信息和知识转换成一种视觉形式,信息可视化充分利用了人们对可视模式快速识别的自然能力。(3)可视化分析:是科学可视化与信息可视化领域发展的产物,侧重于借助交互式的用户界面对数据进行分析与推理。2024/5/119

数据可视化方法与组成3.数据可视化应用与挑战目前,数据可视化的应用十分广泛,政府机构、金融机构、医学、工业以及电子商务行业中都有数据可视化的身影。为了让数据可视化达到较好的直观展现效果,学者们对数据可视化提出了一些原则或标准,多数认可的数据可视化原则包括实用性、完整性、真实性、艺术性、交互性等。然而,数据可视化仍旧面临一些挑战,如可视化分析过程中数据的呈现方式,它包括可视化技术和信息可视化显示。目前,数据简约可视化研究中,高清晰显示、大屏幕显示、高可扩展数据投影、维度降解等技术都试着从不同角度来解决这个难题。2024/5/1110

数据可视化相关工具不同的开发语言和工具一般都有相应的数据可视化工具,下面是除了Python之外的一些常用的数据可视化工具:●Excel:简单方便,但功能有限。●D3.