8.特殊图形的绘制(1)条图(离散数据的描述)(exno40)bar 描述[n,m]矩阵数据，二维垂直条图bar3 描述[n,m]矩阵数据，三维垂直条图barh 描述[n,m]矩阵数据，二维水平条图barh3 描述[n,m]矩阵数据，三维水平条图exno40：Y=[5 2 1;8 7 3;9 8 6;5 5 5;4 3 2];
subplot(221)
ba
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2023-11-17 20:34:57
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MatLab数据可视化图像绘制基本步骤1.准备图形数据。
2.选定图形窗口及子图位置。figure.1,figure.2···
3.调用绘图函数绘制图形。如plot函数。
4.设置坐标轴的范围，刻度及坐标网格。
5.设置线型，标记类型及其大小。
6.添加图形注释。如：图名，坐标名称，图例，文字说明。
7.图形的导出与打印。图形绘制相关指令plot指令线条的类型和颜色可以通过使用字符串来指定，这里用
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2024-03-10 20:27:37
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1.matlab绘图步骤（1）数据准备（确定变量数据）（2）设置图形窗口的位置（创建绘图窗口）（3）绘制图形（生成图形文件Figural）（4）图形的修饰（图名、坐标名、图例等）（5）保存和导出图形实例代码（绘制正弦曲线）close all;clear all;clc; %关闭所有图形窗口，清除工作空间所有变量，清空命令行
x=0:0.02:2*pi;
y=sin(x);
简单、易用的数据可视化工具，可以直观的帮助您展示数据结果，实时展示庞杂数据背后的业务现状。我们在上篇已经为大家列举了多个可视化场景中需要的图表组件，下面，我仍然以Sugar BI为例，继续接着上文的进行补充。一. 指标看板、指标卡片指标卡片可以以卡片的形式展示人员座次等排列信息，如各「座次区域」的「人员」信息。指标看板可以清晰直观的展示出指标在某个维度下的不同表现，如各「地区」的总「销量」。&nb
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2023-09-14 16:26:54
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最近看了一篇相关的文章，讲的是数据可视化和交互式数据分析，高可视性的可视化项目主要关注两个目的：带来灵感和帮助解释。然而，可视化可以通过数据分析来增加对复杂问题的理解，这样的项目虽然不多见，但不代表不重要。数据可视化的三个主要用途：（1）激动人心第一个用途是激励人们，让人们惊叹！但这种惊叹不仅仅是在肤浅的表面，而是真正让人们获得更深层次的思考、美感和敬畏。可视化具有令人难以置信的力量，可以吸引人们
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2023-11-12 12:18:00
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数据分析工作是一项很有成就感的工作，我们在做好了数据分析工作就需要将这些数据分析结果呈现给大家，而一般来说，很多客户和领导不是数据分析专业的人，如果我们直接把数据分析结果让他们看是一件不现实的事情。这就需要我们做到数据可视化，我们应该意识到一个问题，那就是我们尽量使用图表的方式代替文字表达，这是因为人们对于图表表达的直观度比文字表达的直观度要高，所以也就有了怎么一句话，那就是字不如表，表不如图。
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2023-08-30 21:54:37
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? 目录? Python数据分析与可视化基础? 使用NumPy进行数值计算和数组操作? 使用Pandas进行数据处理和分析? 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化? 数据分析实践案例（数据清洗、探索性分析、特征工程）? 总结? 共勉 ? Python数据分析与可视化基础随着数据的快速增长，数据分析成为了商业领域和科学领域中不可或缺的重要工具。Python作为一门功能强大的编程语
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2024-06-12 19:57:51
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数据可视化的目的是满足用户对数据的价值期望，利用数据，借助可视化工具，还原和探索数据隐藏的价值，描述数据世界。而借助于可视化大屏，将数据以图表的形式进行汇总分析，加快用户对于数据的接受时间。但是如何设计数据可视化分析图表，又有哪些数据可视化分析图表可选呢？这可能成为大多数业务人员涉及的首要难题！ 选择的图表类型将取决于很多因素。比如：计划绘制的指标、要素或其他变量的类型是
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2023-12-24 00:03:47
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1 Matplotlib简介自从numpy和pandas数据分析的广泛应用，人们发现虽然可以对大量的数据进行快速方便的，各种各样的操作，但是对结果查看不够直观，因此，Matplotlib应运而生，在数据分析与机器学习中，我们经常要用到大量的可视化操作。一张制作精美的数据图片，可以展示大量的信息，一图顶千言。而在可视化中，Matplotlib算得上是最常用的工具。Matplotlib 是 pytho
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2024-06-23 05:32:19
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目录1.等高线2.词云（选做）数据分析 是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性，因为这些答案并不总是容易得到的。数据可视化 ，即数据的可视化展示。有效的可视化可显著减少受众处理信息和获取有价值见解所需的时间。数据分析和数据可视化这两个术语密不可分。在实际处理数据时，数据分析先于可视化输出，而可视化分析又是呈现有效分析结果的一种好方法。1.等高线实验背景现
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2024-01-26 06:37:08
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本篇要点：01、数据可视化是什么02、数据可视化的一般流程03、常见的数据种类04、通过可视化你想表达什么信息05、选择具体的可视化形式06、图表设计原则07、常用的可视化工具01|数据可视化是什么：数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息（来源于百度百科）。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。02|数据可视化的一般流程：首先我们需要对我们现有的数据进行分析，得
1.1 数据预处理1.1.1 异常值检测①将支付时间转为标准时间的过程中发生错误，经排查错误数据为‘2017/2/29’,后将其修改为‘2017/2/27’。②经检测发现部分订单应付金额与实付金额都为0，抹去这部分异常数据。③在检测过程中发现部分订单中商品金额异常，但由于不确定是否进行了调价或促销，所以并未清除这部分异常订单。1.1.2 属性修改①提取售卖机设备id后五位，方便后续处理。②并不清楚
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2024-01-13 20:05:20
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本文主要是面向数据分析初学者，因此分享的基本是一些免编程的可视化工具，详细介绍了7款工具，推荐大家使用，主要是让初学数据分析的朋友知道可视化工具大概有哪些、流行的有哪些。Power BI Power BI是微软开发的商业分析工具。用户可以在软件内自由导入任何数据，并且可以使用除软件本身外的网页、手机应用打开查看数据。Power BI对个人用户是免费的，在国内BI向无论是产品还是商业化都做
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2023-09-01 18:49:05
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目录1.数据分析2.数据可视化3.数据分析与可视化常用软件1.Microsoft Excel2.R语言3.Python语言4.SAS Enterprise Miner5.SPSS6.专用可视化分析工具4.Python数据分析与可视化常用类库1.Numpy2.Scipy3.Pandas4.Matplotlib5.Seaborn6.Scikit-learn1.数据分析数据分析(Data Analysi
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2023-09-21 08:22:05
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文章目录一、餐饮数据分析与可视化1. 新建项目及数据源准备二、餐饮数据分析与可视化目标完成1. 条形图显示每个城市店铺数量2. 散点图显示店铺服务与环境3. 树状图显示类型店铺计数4.表格5.卡片图6.编辑交互 一、餐饮数据分析与可视化1. 新建项目及数据源准备本节课我们以餐饮数据.xlsx文件作为数据源，实现一个简单的Power BI项目打开Power BI Desktop，从登录界面或文件选
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2023-10-11 09:18:04
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数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。1、明确分析目的与框架一个分析项目，你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响
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2023-10-25 15:19:21
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1、此模板采用js+css+html编写，可用于数据分析、数字大屏、数字可视化。2、编写简单，小白可用，下载后直接打开index.html文件即可查看。3、效果查看请访问：
预览链接： 大数据可视化通用模板（一）下载链接：下载
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2023-05-26 01:33:39
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大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 高质量的可视化工具对于数据分析至关重要。数据可视化工具是一种应用软件，帮助用户以可视化、图形化的格式显示数据，
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2023-11-17 20:20:57
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文章目录一、数据分析⭐前言:1、数据分析概述2、数据分析的常用工具①numpy②matplotlib③pandas3.科学计算numpy之数组对象ndarraynumpy的基本操作二、数据可视化1.数据可视化的概述2.pyplot绘图区域 一、数据分析⭐前言:学习目标:了解什么是数据分析?掌握numpy模块，熟悉使用numpy数组进行科学计算掌握matplotlib模块，熟练使用matplotl
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2024-01-20 06:06:41
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有人说，数据可视化不就是画图嘛，看不出来研究的价值在哪。我原来也天真的以为，数据可视化就是把数据从冰冷的数字转换成图形，顶多就是色彩丰富一些，看起来更酷炫，逼格满满。其实不然，一个好的可视化，能够带给人们不仅仅是视觉上的冲击，还能够揭示蕴含在数据中的规律和道理。众多的数据没有处理，对于我们来说就是一堆垃圾，毫无价值。但如果有一个媒介可以让它们展示自我的时候，它们也会迅速抓住，而这个媒介就是数据可视
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2023-09-05 16:55:17
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