iis7.5添加网站,企业做网站需要提交的资料表格,今天的新闻是什么,望野王绩拼音版文章目录 数据可视化作用可视化方法实现可视化 总结 数据可视化
数据可视化是将数据以图形、图像、动画等视觉形式表示出来#xff0c;以便人们能够更直观地理解、分析和交流数据中的信息。
作用
一个整理的好好的数据#xff0c;我们为什么要将其可视化呢#xff1f;将它… 文章目录 数据可视化作用可视化方法实现可视化 总结 数据可视化
数据可视化是将数据以图形、图像、动画等视觉形式表示出来以便人们能够更直观地理解、分析和交流数据中的信息。
作用
一个整理的好好的数据我们为什么要将其可视化呢将它可视化之后我们能得到什么呢
首先我们可以通过可视化观测数据规律预测数据变化比如 在这副图中我们预测25日可能患病的人数比例随着图像的趋势变化下一个数据点很大概率落在红点周围不太可能忽然比率为0或1这就是数据可视化的一个作用使我们能够预测数据的下一步变化。
除此之外通过可视化可以直观地看到不同类别数据在特征空间中的分布情况有助于了解数据的密集区、稀疏区以及可能的类别边界。比如 这些都是数据可视化的作用。那么我们有哪些可视化的方法呢
可视化方法 **图表类可视化**条形图/柱状图、折线图、饼图、散点图以及面积图 **地图类可视化**地理可视化、热力图 **动态与交互式可视化**动态图表、交互式可视化 **其它可视化方法**3D可视化、文本可视化、大数据可视化
数据可视化方法多种多样可以根据具体的数据类型和分析需求选择合适的方法进行展示。在实际应用中还可以结合多种可视化方法以更全面地展示数据的特点和规律。
说了那么多可视化的方法可以通过一个个的表面文字数据神奇的将它们变成这么多的多种多样的图像到底怎么做到的呢接下来让我们来看看如何实现数据可视化
实现可视化
收集并整理训练数据和测试数据确保数据的格式和类型适合进行可视化。选择可视化工具根据数据的特性和可视化的需求选择合适的可视化工具如Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt #导入工具包创建维度空间用以绘画
fig plt.figure() #创建图像对象默认是二维
ax plt.axes(projection 3d) #将图像转化为三维图像创建一个空白的三维空间添加数据
#给空白图像添加数据
#ax.scatter(x,y,z,……,c #00DDAA,marker o)
#x,y,z分别为对应的轴 c指定颜色十六进制编码 marker指定显示形状
ax.scatter(data_1[:,0],data_1[:,1],data_1[:,2],c #00DDAA,marker o)给图像坐标轴命名
#给图像坐标轴命名 --- ax.set(x,y,z……)
ax.set(xlabel mile,ylabel play_time,zlabel eat)展示图像
#展示图像
plt.show()图像调整图像不是一成不变的我们要将图像调整成便于我们观测的模样
-- 比如当进行KNN算法时我们发现图像中分类效果不够直观或者不清晰时我们可以通过调整k的值调整图像的分布方便我们观察数据总结
本篇我们介绍了如何将一个个表面的文字数据转化为空间中的图像让我们能够更好、更清晰的观察它们。
作用观察数据预测数据调整数据。可视化方法可以将数据进行哪些方法展示出来实现可视化注意学会如何调整图像哦
