數(shù)據(jù)可視化的案例
拆分數(shù)據(jù)與可視化，才能深入解析數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化因當代信息量的劇增，開始更加深入人類社會的生活，逐漸成為了我們消費信息的主流方式。有趣的是，托了中文強大構詞能力的福，“數(shù)據(jù)可視化”（Data Visualization)作為一個譯詞，隱隱顯得莫名地高端難解了。
其實”化“字跟在某個字、名詞或者形容詞后通常構成一個動詞，常用于翻譯“ization”后綴：如工業(yè)化（industrialization）、現(xiàn)代化（modernization）、全球化（globalization）。這樣理解來，”可視化“也在描述一種“讓大家看見的”發(fā)展方向，或者能力。數(shù)據(jù)可視化的領域是廣博且在不斷擴展的，那用五個字去完整地整個領域終究稍顯單薄。本文旨在給數(shù)據(jù)可視化（Data Visualization）下一個定義，盡力為大家引入數(shù)據(jù)可視化的無窮趣味和無盡可能性。
那么，什么是數(shù)據(jù)可視化呢？
出色的可視化作品往往都有奪目而入的標題，搭配得當?shù)念伾娜缙淞x的字體，真知灼見的分析。我們其實在欣賞一幅好的可視化作品的同時，也在欣賞”交流的藝術“，”顏色的藝術“，”字體的藝術“，”分析的藝術“等等等等。當此類藝術致力于將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給大眾時候，就成了“數(shù)據(jù)可視化的藝術”。其實早有學者先賢在數(shù)據(jù)可視化領域做出許多探索和成就。當今國際數(shù)據(jù)可視化界的翹楚Nadieh Bremer(作者認她為數(shù)據(jù)可視化第一人）曾對數(shù)據(jù)可視化下過定語：“Encode data into visual elements”。即，把數(shù)據(jù)編入視覺元素。白話就是：“看見”數(shù)據(jù)。但是，光是看得見數(shù)據(jù)，就夠了嗎？我們又想“看”出什么呢？色彩斑斕的美感？發(fā)人深省的見解？還是可以自由探索的頭腦風暴平臺？管中窺豹，只可見一斑。
展開 三維數(shù)據(jù)可視化與傳統(tǒng)可視化的差別
什么叫三維數(shù)字化?
以現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)中心來說，關鍵存有投資管理、動環(huán)控制管理方法及其環(huán)境安全管理管理方法這三大層面的難題。投資管理層面，具體表現(xiàn)在無機房群控系統(tǒng)對策，無法使全部系統(tǒng)軟件高效率運作，欠缺空間布局及其財產自動化技術可視化工具，在平時維護保養(yǎng)層面，欠缺財產的查尋、精準定位、導航欄數(shù)據(jù)可視化運營專用工具。
在這類情況下，制造行業(yè)便從一開始的3D背景，轉變成有著一定互動交流工作能力的偽3D實體模型，最終轉變成可開展互動式、含有多種多樣視覺感受、仿真模擬的3D頁面。而且在3D渲染頁面下，也添加主機房投資管理、工程項目管理與環(huán)境安全管理等多種多樣機房管理作用。逐漸的擴張3D大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)可視化服務平臺的應用性、真實有效與可參與性的性能指標，產生了詳細的三維數(shù)據(jù)化管理服務平臺。
為何傳統(tǒng)式監(jiān)控器會淘汰?
伴隨著大數(shù)據(jù)中心的工程規(guī)模越來越大，主機房計算機軟件的總數(shù)日益增加，機器設備相對密度愈來愈高，機房管理工作人員對大數(shù)據(jù)中心視頻監(jiān)控系統(tǒng)的規(guī)定也愈來愈高，傳統(tǒng)式的機房監(jiān)控系統(tǒng)軟件不能滿足機房管理工作人員對大數(shù)據(jù)中心“集中化監(jiān)控器、統(tǒng)一管理方法”要求。主要表現(xiàn)在：
1.人機交互技術能力差，且頁面單一，簡易。情景單一，沒法總體查詢，比如環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)，只有監(jiān)控器自然環(huán)境，需轉換頁面才能夠見到別的內容。頁面數(shù)據(jù)信息無法定位至機器設備，造成 技術人員需根據(jù)實際名字，紀錄相對部位。且在產生常見故障時，沒法第一時間明確常見故障真實的地理位置。2.選用了多種多樣機器設備提交數(shù)據(jù)信息方法。這類方法造成 了常見故障點增加，且增加數(shù)據(jù)信息對服務器的借助性，一旦服務器互聯(lián)網通訊中斷，數(shù)據(jù)信息便遺失。
3.實際操作智能化系統(tǒng)相比于三維服務平臺低，很多數(shù)據(jù)信息必須技術人員根據(jù)了解后，才可一切正常收看。監(jiān)控器內容簡單，及時性差。
展開 百年前科學家的數(shù)據(jù)可視化（轉載）
數(shù)據(jù)可視化不完全歷史
數(shù)據(jù)可視化的歷史遠遠比計算機的歷史要長，也就是說，在科學家們最初試圖用圖形表現(xiàn)數(shù)據(jù)的時候，是沒有任何輔助工具的，更別提可以自動生成的軟件了。
早在公元前1160年，一份都靈紙莎草地圖就準確地描繪了地質資源的分布，并提供了這些資源的開采信息，這可以說是歷史上第一份數(shù)據(jù)可視化地圖，也可以看做是數(shù)據(jù)可視化的開端。
當然了，這可能太久遠了，地理信息的可視化可以說是人類的一種本能，包括邁錫尼的 Linear b 碑文中描繪的關于青銅時代晚期地中海貿易的可視化信息，以及大名鼎鼎的托勒密地圖，都屬于最早期的數(shù)據(jù)可視化。
紙張和羊皮紙的發(fā)明使得數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展到達了新的階段，除了地圖，其他形式的可視化也出現(xiàn)了，下圖是一張10世紀的一個圖表，描繪了行星的運動情況。
這個圖表表示的是行星軌道的傾角隨時間變化的曲線，為了達到這個目的，黃道帶被標示在一個平面上，水平線被劃分為三十個部分，作為時間或縱軸。垂直軸表示黃道帶的寬度。
到了十七世紀，隨著法國數(shù)學家笛卡爾和皮埃爾·德·費馬發(fā)明了解析幾何和二維坐標系，數(shù)值顯示和計算方法產生了革命性的改變，這為現(xiàn)代數(shù)據(jù)可視化鼻祖William Playfair 的工作打下了堅實的基礎。
我們現(xiàn)在熟悉的折線圖、條形圖和餅狀圖幾乎都是他一手創(chuàng)建。
在他1786年出版的《商業(yè)與政治地圖集》中，William Playfair 用34個條形圖展現(xiàn)了1781年蘇格蘭對17個國家的進出口情況。
在這本《商業(yè)與政治地圖集》中，William Playfair 還采用了面積圖來表示丹麥和挪威從1700年到1780年的進出口情況。
展開 數(shù)據(jù)三維可視化的全介紹
隨著互聯(lián)網的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)維度越來越廣，結構越來越復雜，人們想要更明確，更快的認識和理解數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的二維平面圖已經不能滿足需求了。
數(shù)據(jù)可視化是指根據(jù)數(shù)據(jù)的性質、特征，以適當?shù)姆绞剑ㄈ鐖D形圖像）直觀、概念地顯示數(shù)據(jù)。幫助大家更好地理解數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)中有用的信息。
數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展與應用
數(shù)據(jù)可視化不是一種新技術，其起源可以追溯到20世紀50年代計算機圖形學的初期。隨著互聯(lián)網、計算機技術的迅速發(fā)展，各種數(shù)據(jù)可視化出現(xiàn)在人們的眼前。
近兩年來，大數(shù)據(jù)備受關注，互聯(lián)網端數(shù)據(jù)分析類產品正在崛起。企業(yè)自多年前構建IT系統(tǒng)以來積累了大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對企業(yè)很有價值。
數(shù)據(jù)可視化應用可以分為三類：
宏觀態(tài)勢可視化：宏觀態(tài)勢可視化是指在特定環(huán)境下檢測隨著時間變化的目標主體，可以直觀、靈活、真實地顯示宏觀態(tài)勢，快速掌握特定領域的總體態(tài)勢和特征。
設備仿真運行可視化：通過圖像、三維動畫和計算機程序控制技術與實際模型融合，直觀地顯示設備，使管理員對于設備有具體的概念。設備的所有參數(shù)都一目了然，大大減少管理者的勞動強度，提高管理效率和管理水平。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析可視化：被廣泛應用于商業(yè)智能、政府決策、公共服務、營銷等領域。通過可視化的數(shù)據(jù)圖表，可以清晰有效地傳達信息。
數(shù)據(jù)三維可視化的應用前景
1.三維可視化技術從計算機學科出發(fā)，已經滲透到各個學科。例如，在建筑、交通和醫(yī)學領域，三維可視化技術可以提高決策者的可預測性，并提前評估質量和成果，避免不必要的浪費和損失。仿真技術方面的應用可以為醫(yī)學手術實施、機械制造加工、礦物開采加工、水利設施建設等提供一定的決策作用。
三維可視化的發(fā)展不僅縮小了現(xiàn)實世界和計算機虛擬世界的差距，擴大了人們的視野，使人們更好地理解世界，而且對人們改造世界起到了很好的指導作用。
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【技術】DTEmpower核心功能技術揭秘(3) - HDDV高維數(shù)據(jù)可視化技術
圖1 HDDV高維數(shù)據(jù)可視化模塊聚類效果圖，由圖可見某數(shù)據(jù)集可以明顯地被分割成兩個子類，借助HDDV可視化功能模塊可以幫助用戶在進行建模之前對于數(shù)據(jù)集本身有更深入的理解，做到“心中有數(shù)，對癥下藥”
HDDV高維數(shù)據(jù)可視化技術模塊簡介
為了更好地利用DTEmpower軟件中的HDDV高維數(shù)據(jù)可視化模塊，幫助研究人員呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分布情況的視覺效果，用戶應該具體怎樣操作呢？
如圖2所示，用戶進入HDDV高維可視化配置界面后，只需選擇相應的繪制變量、繪制維數(shù)、降維算法等參數(shù)，即可啟動高維可視化的繪制流程。
圖2 HDDV高維數(shù)據(jù)可視化參數(shù)配置界面，用戶可以按照需求選擇繪制變量、繪制維數(shù)、降維算法和數(shù)據(jù)變換等參數(shù)，操作流程清晰
基于DTEmpower的HDDV高維數(shù)據(jù)集可視化建模實驗
1. 實驗測試
使用某測試數(shù)據(jù)集進行測試，該數(shù)據(jù)集的設計參數(shù)為x1、x2、x3，目標參數(shù)為y，有效維度為4（x1, x2, x3, y），通過設置不同的降維算法和不同的繪制維數(shù)，可以得到相應的可視化圖像及結論。
展開 【科研經驗】如何快速上手MATLAB數(shù)據(jù)可視化（四）
至此，如何快速上手MATLAB數(shù)據(jù)可視化的全部內容到此全部結束。從基本繪圖函數(shù)進階到圖形圖像的句柄操作，并進一步拓展到利用第三方工具箱快速繪制，再到最后的高質量科研圖輸出。四講內容不多，但基本涵蓋MATLAB繪圖過程中常見細節(jié)和技巧，希望對大家的科研之路有所幫助。
●END ●
作者：張開宇（北京理工大學）
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【科研經驗】如何快速上手MATLAB數(shù)據(jù)可視化（三）
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展開 Python數(shù)據(jù)可視化編程實戰(zhàn)PDF高清文檔下載
《Python數(shù)據(jù)可視化編程實戰(zhàn)》是一本使用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化編程的實戰(zhàn)指南，介紹了如何使用Python最流行的庫，通過60余種方法創(chuàng)建美觀的數(shù)據(jù)可視化效果。
全書共8章，分別介紹了準備工作環(huán)境、了解數(shù)據(jù)、繪制并定制化圖表、學習更多圖表和定制化、創(chuàng)建3D可視化圖表、用圖像和地圖繪制圖表、使用正確的圖表理解數(shù)據(jù)以及更多matplotlib知識。
《Python數(shù)據(jù)可視化編程實戰(zhàn)》適合那些對Python編程有一定基礎的開發(fā)人員，可以幫助讀者從頭開始了解數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)可視化，并學會使用Python可視化數(shù)據(jù)。
展開 【科研經驗】如何快速上手MATLAB數(shù)據(jù)可視化（三）
為了方便大家更直觀地選擇和使用相關函數(shù)，MATLAB Plot Gallery提供了許多在MATLAB中可視化數(shù)據(jù)方式的示例。每一個實例都可以查看和下載源代碼，并應用在自己的MATLAB程序中。
所以，大家可以先試著去MATLAB Plot Gallery看看有沒有自己心儀的數(shù)據(jù)表示方式，然后根據(jù)示例進行修改即可快速繪圖。
【科研經驗】如何快速上手MATLAB數(shù)據(jù)可視化（三）
為了方便大家更直觀地選擇和使用相關函數(shù)，MATLAB Plot Gallery提供了許多在MATLAB中可視化數(shù)據(jù)方式的示例。每一個實例都可以查看和下載源代碼，并應用在自己的MATLAB程序中。
所以，大家可以先試著去MATLAB Plot Gallery看看有沒有自己心儀的數(shù)據(jù)表示方式，然后根據(jù)示例進行修改即可快速繪圖。
無可替代：工業(yè)正向設計中的數(shù)據(jù)可視化技術
界面搭建主環(huán)境(AutoDesianerFrame)：用戶通過拖拽方式實現(xiàn)UI界面的自定義搭建，便于后續(xù)實現(xiàn)參數(shù)數(shù)據(jù)與UI控件的動態(tài)綁定。
程序調用插件(ExeIntegratePlugin)：不同的程序支持執(zhí)行不同的程序調用插件來識別程序啟動路徑和帶參數(shù)驅動方式。
數(shù)據(jù)抽取插件(DataExtractPlugin)：不同的模型支持執(zhí)行不同的數(shù)據(jù)抽取插件來自動化識別輸入、輸出文件中的參數(shù)。當前針對主流商業(yè)工具模型都能夠實現(xiàn)快速化數(shù)據(jù)別與驅動。
組件可視插件(ComponentVisualPlugin)：參數(shù)數(shù)據(jù)支持以不同的界面展示形式進行動態(tài)展現(xiàn)，通過組件可視插件完成綁定參數(shù)數(shù)據(jù)的動態(tài)可視化展示。主要包括二維曲線、三維模型、工業(yè)云圖、行業(yè)儀表等可視化插件。
圖 3可視化集成仿真環(huán)境整體運行邏輯示意圖
三、相關案例介紹
3.1螺旋槳快速設計系統(tǒng)
以性能仿真驅動螺旋槳設計，通過干濕模態(tài)、強度特性、敞水性能、自航性能等模擬，實現(xiàn)設計螺旋槳的快速評判校核，并結合優(yōu)化技術實現(xiàn)螺旋槳設計方案選型。系統(tǒng)基于ViSim框架構建，運行曲線圖表插件實現(xiàn)敞水性能曲線的動態(tài)繪制；運用三維模型構型插件實現(xiàn)螺旋槳基于剖面型值點的快速三維模型構型；運用仿真云圖可視化插件實現(xiàn)模態(tài)振型、應力分布、流場分布的直觀展示。
圖4螺旋槳快速設計系統(tǒng)封裝示意圖
3.2振動虛擬實驗系統(tǒng)
針對設備要進行抗震過程的需求，構建一套模擬試驗過程的虛擬可視化系統(tǒng)，實現(xiàn)面向振動實驗過程（包括模態(tài)、諧響應、地震譜、沖擊等）的動態(tài)模擬與可視化呈現(xiàn)。系統(tǒng)通過ViSim基礎框架進行擴展集成開發(fā)，結合三維模型可視化渲染插件、實驗過程儀表數(shù)據(jù)可視化插件等輔助用戶決策設備振動特性是否滿足設計要求。
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【科研經驗】快速上手MATLAB數(shù)據(jù)可視化（一）
你想表達什么樣的數(shù)據(jù)信息？
（What do you want to know about your data?）
3. 你會什么樣的數(shù)據(jù)可視化方法？
（What visualization methods should you use?）
4. 你從圖表中能獲得什么樣的數(shù)據(jù)信息？
（What do you see and does it makes sense?）
不同于其他圖形界面化繪圖軟件，MATLAB還可以通過編程調用函數(shù)的方式對數(shù)據(jù)進行高效率可視化操作。
為了增加數(shù)據(jù)可視化的方法，今天我們主要介紹如何快速應用MATLAB常見的散點圖、二維圖、三維圖、曲面圖基本函數(shù)進行繪圖，以及如何通過配色方案設置與手動設置標簽技巧達到高質量期刊圖像的可視化效果。
展開 【科研經驗】快速上手MATLAB數(shù)據(jù)可視化（一）
你想表達什么樣的數(shù)據(jù)信息？
（What do you want to know about your data?）
3. 你會什么樣的數(shù)據(jù)可視化方法？
（What visualization methods should you use?）
4. 你從圖表中能獲得什么樣的數(shù)據(jù)信息？
（What do you see and does it makes sense?）
不同于其他圖形界面化繪圖軟件，MATLAB還可以通過編程調用函數(shù)的方式對數(shù)據(jù)進行高效率可視化操作。
為了增加數(shù)據(jù)可視化的方法，今天我們主要介紹如何快速應用MATLAB常見的散點圖、二維圖、三維圖、曲面圖基本函數(shù)進行繪圖，以及如何通過配色方案設置與手動設置標簽技巧達到高質量期刊圖像的可視化效果。
展開 [FRED] 數(shù)據(jù)收集面可視化
數(shù)據(jù)收集面可視化（Data Collector Surface Visualization）分析選項允許用戶指定模型中的某一表面，在光線追跡的過程中收集光線數(shù)據(jù)，并顯示或者輸出該面的照度（或相關的物理量）。該分析選項允許計算（包括多面體曲面面型在內的）任意形狀的曲面。同時，因為一個多面體曲面可被用來創(chuàng)建多個不同的面，該選項也是計算多個表面時的一個便捷方法，而不用建立多個分析面或者探測器實體。
“多面體表面Faceted Surface”面型的建立 參見 導入OBJ格式文件 ，OBJ文件由通過第三方CAD軟件建立或者 FRED的幾何體按OBJ格式導出的 參見 導出OBJ格式文件 。
文中的FRED案例場景是房間內墻角光源對物體的照明。案例中的四面墻壁和地板由一個多面體表面建立，被照射物體由另一個多面體表面表示。案例中，因為房間和物體的鍍膜屬性不同，所以使用兩個不同的多面體表面。在當前場景中，物體被某一角落的光源照射。
數(shù)據(jù)收集面可視化分析設置位于分析菜單欄下。顯示計算數(shù)據(jù)時，需要重點做一下設置。
? 繪制數(shù)據(jù)面 = 真 DrawDataFacets = True
? 數(shù)據(jù)顯示類型（選擇需顯示的物理量） DisplayDataType（choice of quantity to display）
? 顯示圖例 = 真 ShowLegend = True
? 數(shù)據(jù)收集面（選擇需要顯示的多面體曲面） Data Collector Surfaces（choice of which Faceted surfaces upon which to display data）
?
光線追跡后，數(shù)據(jù)會自動顯示在3D視圖中。
展開 09 python數(shù)據(jù)可視化（plt.scatter，散點圖）
01 plt.scatter(x,y,marker,c,s,alpha,edgecolor,lw,label)
c: the color of marker
s: the size of marker
alpha: the transparency of mark
edgecolor：the color of edge of marker
lw: the linewidth of edge
02 定義函數(shù)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t=np.arange(0,10,1/256)
xt=1.5*np.sin(2*np.pi*0.2*t)+3*np.sin(2*np.pi*0.3*t)
03 數(shù)據(jù)可視化
plt.scatter([1,3,7],xt[[256,256*3,256*7]],marker='o',s=500,c='g',alpha=0.8,edgecolor='r',lw=1)
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