仿真數據可視化的案例
拆分數據與可視化，才能深入解析數據可視化
數據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，“數據可視化”（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：如工業化（industrialization）、現代化（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”發展方向，或者能力。數據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。本文旨在給數據可視化（Data Visualization）下一個定義，盡力為大家引入數據可視化的無窮趣味和無盡可能性。
那么，什么是數據可視化呢？
出色的可視化作品往往都有奪目而入的標題，搭配得當的顏色，文如其義的字體，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據呈現給大眾時候，就成了“數據可視化的藝術”。其實早有學者先賢在數據可視化領域做出許多探索和成就。當今國際數據可視化界的翹楚Nadieh Bremer(作者認她為數據可視化第一人）曾對數據可視化下過定語：“Encode data into visual elements”。即，把數據編入視覺元素。白話就是：“看見”數據。但是，光是看得見數據，就夠了嗎？我們又想“看”出什么呢？色彩斑斕的美感？發人深省的見解？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 自研流場可視化軟件（VTK數據可視化/數值模擬可視化）
</p><p>處理時序數據（時間步、快照、單步場），保留元數據（單位、坐標系、時間戳、網格信息、邊界條件等）。</p><p><strong>2.基本可視化能力</strong></p><p>標量場可視化：等值面、等值線、曲面切片、體繪制、色彩映射、傳遞函數、色帶注記。</p><p>向量場與張量場可視化：箭頭場、箭頭密度控制、流線、流束、路徑線、霧化/LIC 等。</p><p>體繪制與光照效果：體積渲染、霧化、光線追蹤、陰影與光照調參。</p><p>交互式切割/裁剪、平移/旋轉/縮放、裁剪體的布爾組合。</p><p><strong>3.高級可視化與分析工具</strong></p><p>流線、流束和粒子追蹤（在時間依賴數據中的粒子追蹤、時間步序列）。</p><p>渦結構與渦量分析：渦度、Q-criterion、λ2、swirling strength、渦核識別等。</p><p>標量-向量場聯合可視化：如在同一視圖中顯示溫度場和速度場的關系、等值面的疊加。</p><p>統計與分布分析：均值、方差、峰度、直方圖、PDF、時間序列分析、功率譜等。</p><p>數據降維與降噪：濾波、平滑、局部擬合、小波變換、降維方法（POD、ICA、DMD 等的可選實現）。</p><p><strong>4.時間與動畫能力</strong></p><p>時間步的逐幀查看、時間線滑塊、時間重采樣/插值、動態更改參數的可視化。</p><p>動畫導出（視頻、序列圖像）與時間軸標記。
展開 FRED光學工程仿真-數據收集面可視化
僅需調整 數據收集面可視化（Data Collector Surface Visualization）設置中的顯示數據類型（DisplayDataType）過濾器。
輸出計算數據
計算的數據可以以csv文檔格式導出，打開多面體表面對話框，右鍵單擊對話框底部，選擇“寫入數據到csv文件”。
csv文件中的數據如下圖，每一行數據對應多面體曲面的一個小三角塊，csv文件數據的第一列為三角塊的編號。此處的小三角面編號對用戶來說沒有實際的物理意義，僅便于FRED在導入和導出時把數據對應起來。
下面關聯的FRED文件為用非多面體曲面建立的相同模型，（使用中）用戶需要按下面文章的方法把幾何結構導出成OBJ格式文件，然后再把OBJ格式文件導入。
展開 三維數據可視化與傳統可視化的差別
什么叫三維數字化?
以現階段大數據中心來說，關鍵存有投資管理、動環控制管理方法及其環境安全管理管理方法這三大層面的難題。投資管理層面，具體表現在無機房群控系統對策，無法使全部系統軟件高效率運作，欠缺空間布局及其財產自動化技術可視化工具，在平時維護保養層面，欠缺財產的查尋、精準定位、導航欄數據可視化運營專用工具。
在這類情況下，制造行業便從一開始的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、工程項目管理與環境安全管理等多種多樣機房管理作用。逐漸的擴張3D大數據中心數據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據化管理服務平臺。
為何傳統式監控器會淘汰?
伴隨著大數據中心的工程規模越來越大，主機房計算機軟件的總數日益增加，機器設備相對密度愈來愈高，機房管理工作人員對大數據中心視頻監控系統的規定也愈來愈高，傳統式的機房監控系統軟件不能滿足機房管理工作人員對大數據中心“集中化監控器、統一管理方法”要求。主要表現在：
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，比如環境監控系統，只有監控器自然環境，需轉換頁面才能夠見到別的內容。頁面數據信息無法定位至機器設備，造成 技術人員需根據實際名字，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據信息方法。這類方法造成 了常見故障點增加，且增加數據信息對服務器的借助性，一旦服務器互聯網通訊中斷，數據信息便遺失。
3.實際操作智能化系統相比于三維服務平臺低，很多數據信息必須技術人員根據了解后，才可一切正常收看。監控器內容簡單，及時性差。
展開 
基于Web的三維數據輕量化可視化系統 Simright 3DLite
基于Web的三維數據輕量化可視化系統 Simright 3DLite
數巧科技三維數據輕量化可視化解決方案Simright 3DLite是一套完整的CAD/CAE仿真數據輕量化、可視化和共享技術，能夠幫助企業的設計人員、仿真人員、產品經理擺脫復雜和昂貴的CAE處理軟件，直接讀取仿真結果，加強了部門之間、組織之間的協同交流，極大的促進了制造企業仿真能力，信息化水平和生產力的提升。
[FRED] 數據收集面可視化
數據收集面可視化（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據，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。
數據收集面可視化分析設置位于分析菜單欄下。顯示計算數據時，需要重點做一下設置。
? 繪制數據面 = 真 DrawDataFacets = True
? 數據顯示類型（選擇需顯示的物理量） DisplayDataType（choice of quantity to display）
? 顯示圖例 = 真 ShowLegend = True
? 數據收集面（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，數據會自動顯示在3D視圖中。
展開 數據三維可視化的全介紹
隨著互聯網的迅速發展，數據維度越來越廣，結構越來越復雜，人們想要更明確，更快的認識和理解數據，傳統的二維平面圖已經不能滿足需求了。
數據可視化是指根據數據的性質、特征，以適當的方式（如圖形圖像）直觀、概念地顯示數據。幫助大家更好地理解數據，掌握數據中有用的信息。
數據可視化的發展與應用
數據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。隨著互聯網、計算機技術的迅速發展，各種數據可視化出現在人們的眼前。
近兩年來，大數據備受關注，互聯網端數據分析類產品正在崛起。企業自多年前構建IT系統以來積累了大量數據，這些數據對企業很有價值。
數據可視化應用可以分為三類：
宏觀態勢可視化：宏觀態勢可視化是指在特定環境下檢測隨著時間變化的目標主體，可以直觀、靈活、真實地顯示宏觀態勢，快速掌握特定領域的總體態勢和特征。
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。
數據統計分析可視化：被廣泛應用于商業智能、政府決策、公共服務、營銷等領域。通過可視化的數據圖表，可以清晰有效地傳達信息。
數據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，已經滲透到各個學科。例如，在建筑、交通和醫學領域，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。
三維可視化的發展不僅縮小了現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。
展開 數據收集面可視化
數據收集面可視化（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據，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。
數據收集面可視化分析設置位于分析菜單欄下。顯示計算數據時，需要重點做一下設置。? 繪制數據面 = 真 DrawDataFacets = True? 數據顯示類型（選擇需顯示的物理量） DisplayDataType（choice of quantity to display）? 顯示圖例 = 真 ShowLegend = True? 數據收集面（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，數據會自動顯示在3D視圖中。下圖為各表面的入射功率。
注意：如果需要顯示不同的物理量，你不用再重新光線追跡。
展開 10 python數據可視化（補遺）
); plt.axvspan(xmin,xmax,fc,ec,ls,lw,alpha)
plt.legend(loc)
Location String Location Code
=============== =============
'best' 0
'upper right' 1
'upper left' 2
'lower left' 3
'lower right' 4
'right' 5
'center left' 6
'center right' 7
'lower center' 8
'upper center' 9
'center' 10
=============== =============
plt.text(x,y,string,color,size,rotation)
plt.annotate(string,xy,xytext,color,szie,arrowprops=dict(headwidth,headlength,width,fc,ec,lw))
01 定義函數
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)
02 數據可視化
展開 【科研經驗】快速上手MATLAB數據可視化（一）
你想表達什么樣的數據信息？
（What do you want to know about your data?）
3. 你會什么樣的數據可視化方法？
（What visualization methods should you use?）
4. 你從圖表中能獲得什么樣的數據信息？
（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的方式對數據進行高效率可視化操作。
為了增加數據可視化的方法，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 15 python數據可視化（精講箱圖）
00 載入擴展庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
01 箱圖
x=np.random.rand(2000)*10
plt.boxplot(x)
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
02 patch_artist的使用
x=np.random.rand(2000)*10
plt.boxplot(x,patch_artist=True)
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
03 whis的使用
x=np.random.rand(2000)*10
plt.boxplot(x,whis=0.1,patch_artist=True,showfliers=False)
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
plt.ylim(0,10)
04 showfliers的使用
x=np.random.rand(1000)*10
y=np.array([20,22,25])
x1=np.hstack([x,y])
plt.boxplot([x,x1])
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
x=np.random.rand(1000)*10
y=np.array([20,22,25])
x1=np.hstack([x,y])
plt.boxplot([x,x1],showfliers=False)
plt.grid(axis='y',ls=':',c='b')
plt.ylim(0,25)
05 vert的使用
x=np.random.rand(2000)*10
plt.boxplot(x,vert
展開 
16 python數據可視化（精講誤差圖）
,color='r',lw=1)
03 修改數據點的顯示
x = np.arange(8)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr=0.2
plt.errorbar(x,y,yerr,ls='-.',color='r',lw=1,
marker='^',ms=10,mec='b',mfc='m',mew='2')
04 修改誤差棒的顯示
x = np.arange(8)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr=0.2
plt.errorbar(x,y,yerr,ls='-.',color='r',lw=1,
marker='^',ms=10,mec='b',mfc='m',mew='2',
ecolor='k',elinewidth=3)
05 修改誤差棒邊界的顯示
x = np.arange(8)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr=0.2
plt.errorbar(x,y,yerr,ls='-.'
展開 22 python數據可視化（精講坐標軸）
00 載入擴展庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
01 設置坐標軸位置
x=np.arange(3)
y=[0,1,0]
plt.axes([0.1,0.7,0.3,0.3],frameon=True,facecolor='y',aspect='equal')
plt.plot(x,y,color='b',ls='--')
plt.axes([0.4,0.4,0.3,0.3],frameon=False,facecolor='y',aspect='equal')
plt.plot(x,y,color='b',ls='--')
plt.axes([0.7,0.1,0.3,0.3],frameon=True,facecolor='g',aspect='auto')
plt.plot(x,y,color='r',ls='--')
02 隱藏坐標軸
plt.axes([0.1,0.6,0.3,0.3],frameon=True,facecolor='y',aspect='equal')
plt.plot(x,y,color='b',ls='--')
plt.axes([0.7,0.2,0.3,0.3],frameon=True,facecolor='y',aspect='auto')
plt.plot(x,y,color='b',ls='--')
plt.axis('off')
03 控制刻度線和刻度標簽的顯示 plt.setp()
x=np.arange(3)
y=[0,1,0]
ax1=plt.subplot(211)
ax1.plot(x,y)
ax2=plt.subplot(212)
plt.setp(ax2.get_xticklabels(
展開 13 python數據可視化（精講直方圖）
00 載入擴展庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
01 直方圖
x=np.random.randint(0,10,100)
bins=np.arange(0,11,1)
plt.hist(x,bins=bins,rwidth=0.5,align='left',color='r')
02 堆積（疊加）
x=np.random.randint(0,10,100)
y=np.random.randint(0,10,50)
bins=np.arange(0,11,1)
plt.hist([x,y],bins=bins,rwidth=0.5,align='left',stacked=True,color=['b','g'])
03 并列
x=np.random.randint(0,10,100)
y=np.random.randint(0,10,50)
z=np.random.randint(0,10,30)
bins=np.arange(0,11,1)
plt.hist([x,y,z],bins=bins,rwidth=0.5,align='left',stacked=False,color=['b','g','m'])
展開 Python學習筆記—數據可視化之美（一）
在大佬的強力推薦下，最近作者開始學習《Python數據可視化之美》這本書。通過之前的學習，大家可以掌握較為簡單的繪圖方法。那么如何將繪制的圖更加美觀的顯示出來呢？這也將是筆者學習的東西。接下來，讓我們開始學習的新篇章吧！！！
案例：
假設我們有四組數據，分別表示四組不同的正向骨架曲線（其結果在excel中顯示如下圖所示），那么怎么將結果一步步的美化呢？
首先，我們先在python中畫出該圖。
