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交互设计与信息可视化

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简介：
《交互设计与信息可视化》是一本探讨如何通过有效的视觉传达和用户界面设计来优化人机交互体验的专业书籍。 本书由英国著名的信息可视化专家Robert Spence教授撰写，是全球范围内信息可视化领域内的一本经典教材。书中结构清晰、内容详实，并提供了丰富的案例来阐述信息可视化的概念、技术和应用方法。读者可以通过这本书全面了解信息可视化的基础知识和技能，同时还能掌握一些基本的可视化与交互设计技巧。

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  • 交互设计与信息可视化
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    《交互设计与信息可视化》是一本探讨如何通过有效的视觉传达和用户界面设计来优化人机交互体验的专业书籍。 本书由英国著名的信息可视化专家Robert Spence教授撰写，是全球范围内信息可视化领域内的一本经典教材。书中结构清晰、内容详实，并提供了丰富的案例来阐述信息可视化的概念、技术和应用方法。读者可以通过这本书全面了解信息可视化的基础知识和技能，同时还能掌握一些基本的可视化与交互设计技巧。
     
  • Dash：Python的交互式可视化库
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    Dash是Plotly开发的一款基于Python的框架，用于创建高性能的Web应用程序和数据驱动型交互式图表，简化了复杂数据的展示与分析。 Python可视化交互库Dash是开发基于Web的数据应用的强大工具，它由Plotly公司创建，主要针对数据科学家和非前端开发者，使他们能够用Python编写出具有交互性的网页应用。Dash的核心特性在于结合了Python的计算能力和HTML、CSS以及JavaScript的用户界面设计能力，使得数据科学与Web开发无缝对接。 Dash库主要包括以下组件： 1. **Dash Core Components (DCC)**：这是Dash的基础组件集，提供了一系列用于构建应用的基本元素，如图表、滑块、输入框和按钮等。例如，`dcc.Graph`用于展示动态数据图形；`dcc.Input`用于获取用户输入；而`dcc.Slider`则允许用户通过滑动选择值。 2. **Dash HTML Components**：这些组件对应于HTML元素，如 `html.Div`, `html.H1` 等，用于构建应用的布局和结构。 3. **React.js**：Dash应用在后台依赖于React.js，这是一个用于构建用户界面的JavaScript库。它处理UI的渲染和更新。 4. **Flask**：Dash应用服务器端通常使用轻量级Python Web服务器 Flask 来处理HTTP请求和响应。 5. **数据绑定机制**：Dash的一大亮点是其能够实现双向交互的数据绑定，即当用户界面发生改变时，这些变化会直接反映到 Python 回调函数中，并且反过来也成立。这种特性使得开发者可以轻松地在Python代码与UI之间进行通信。 6. **回调功能**：在Dash应用中，通过使用`@app.callback`装饰器定义的回调是核心机制之一，每当一个或多个输入组件发生变化时，相应的输出组件就会得到更新。 7. **自定义样式**：开发者可以通过CSS对Dash应用程序进行个性化设计。这可以适用于整个应用程序或者特定的UI元素上。 8. **集成Plotly.js**：由于 Dash 使用 Plotly.js 作为其图表的主要后端库，因此它能够轻松创建高质量且交互式的数据可视化效果。支持多种类型的图表包括但不限于折线图、散点图和条形图等。 9. **社区支持与拓展性**：Dash拥有一个活跃的开发者社区，并提供了许多第三方组件库以扩展功能。例如`dash-bootstrap-components`可以引入Bootstrap样式，而 `dash-table` 则用于创建可编辑的数据表格。 10. **部署与分享**：完成的应用可以在本地运行或者通过Heroku、AWS或GCP等云服务提供商进行远程部署和共享。 为了使用Dash构建应用，你需要掌握Python基础知识以及基本的HTML和CSS知识，并且理解如何利用回调函数和数据绑定来创建交互逻辑。随着对Plotly.js 和 React 的深入了解，你将能够开发出更复杂的功能丰富的数据应用程序。无论是用于探索性数据分析、内部仪表板还是教育工具，Dash都是理想的选择。
     
  • 人口信息管理与可视化的系统设计 (2009年)
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    本研究探讨了人口信息管理系统的设计与实现，旨在提高数据管理和可视化效率，为决策提供有力支持。该系统于2009年完成开发。 本段落探讨了在基于国产大型空间数据库uBase的人口信息管理可视化系统VisualMap设计中的关键科学与技术问题，并提出了该系统的整体设计框架及功能模块的设计方法。通过使用山东省第5次人口普查数据，建立了一个山东省人口信息的空间管理系统应用示范项目，证明了VisualMap系统能够较好地实现完全的国产化、组件式和易于扩展的数据管理和可视化平台。
     
  • 计算信息熵与互信息
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    本文章介绍了如何计算信息熵和互信息的概念、公式及其应用。通过实例解析，帮助读者理解这些度量在数据科学中的重要性及具体操作步骤。 1. 理解信源的概念。 2. 了解如何获取信息。 3. 学会计算信息熵。 4. 掌握两个信息的互信息计算方法。
     
  • MI.rar_MI_matlab 互信息计算_互信息_互信息 matlab
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    本资源提供MATLAB环境下计算互信息的工具箱，适用于信号处理与机器学习领域中变量间依赖关系分析，方便科研人员和学生快速上手。 互信息：计算两幅图像之间的互信息。
     
  • 基于Java和ECharts的知识图谱交互式可视化设计源码
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    本项目采用Java编程语言结合ECharts图表库，致力于开发知识图谱的交互式可视化应用，提供简洁高效的源代码。 该项目是一款基于Java和ECharts开发的交互式知识图谱可视化应用源码，包含47个文件：15张PNG图片、10个XML配置文件、7个Java源代码文件、5个HTML文档、3份Markdown及YAML格式的文件，以及若干CSS样式表和其他图像资源。该应用的主要目的是展示数据之间的关系，并实现知识图谱的交互式可视化功能。
     
  • MUTUALINFO：多变量互信息（交互信息）-MATLAB开发
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    MUTUALINFO是一款用于计算多变量间互信息的MATLAB工具箱，适用于研究信号处理、复杂系统分析等领域中多个变量间的相互依赖关系。 MUTUALINFO(X,P,idx) 返回由对象矩阵 X 和概率向量 P 提供的联合分布的多重互信息（交互信息）。MxN 矩阵 X 的每一行是一个 N 维的对象（N 元组），而P 是一个长度为 M 的向量，包含每个对应元组的概率。因此，X(i,:) 对象的概率为 P(i)。如果矩阵中存在重复的行，则假设这些是相同对象的不同实例，并且会将它们对应的概率相加。矩阵 X 不需要列出所有可能的对象或 N 元组——未出现的对象/元组被视为具有零概率。 向量 P 的元素之和必须等于 1，误差范围为正负 .00001。最后一个参数 (idx) 让您可以指定矩阵上的分区：例如 idx = [1 1 1 2 2 3] 表示第 1-3 列代表变量 1，第4-5列代表变量2，第6列代表变量3。（当 idx 包含两个唯一的值时，则计算的是传统的互信息。）在多列构成的单一变量中，每个唯一元组只是用来标识该特定组合下的变量值。 请记住，在多重互信息的情况下，相关联的信息量是衡量不同变量之间相互依赖程度的一种方式。
     
  • Axure图表组件库-基于AntV数据可视化设计的可交互版本.rar
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    本资源提供了一个基于AntV的数据可视化Axure图表组件库，包含多种可交互图表元件，便于快速构建复杂的数据展示页面。 数据图表根据蚂蚁金服 AntV 数据可视化设计语言构建。 参见： - 设计规范 - g2-mobile 示例页面 - g2 示例页面 使用方法：将此文件放至 Axure RP 元件库目录中。
     
  • MutualInfo.zip_互信息与计算互信息_Mutual Information和mutualinfo
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    本资源包提供关于互信息（Mutual Information）的基础理论介绍及其实现代码，帮助用户理解和应用互信息在不同场景下的计算。适用于数据科学、机器学习等相关领域研究者。 可以计算离散和连续变量之间的互信息。能够实现离散和连续变量的互信息计算。支持进行离散与连续变量间的互信息计算。
     
  • 信息可视化方法综述
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    本论文全面回顾了信息可视化的各种技术与方法，分析其应用领域及发展趋势，并探讨了当前面临的挑战和未来可能的研究方向。 常用的信息可视化方法可以分为几类：图表、地图和树状图等。这些方法帮助用户更直观地理解数据之间的关系以及趋势。 1. **图表**是最常见的形式之一，包括条形图、折线图、饼图等多种类型，适用于展示不同维度的数据对比或变化情况。 2. **地图**用于地理信息的可视化，通过在地图上标注点、区域或者路径来表示地理位置相关的数据分布和趋势。 3. **树状图**则侧重于展现层级结构关系，如组织架构或是分类目录等场景下的节点关联性展示。这些不同的方法各有特点，在实际应用中可以根据具体需求选择合适的类型进行信息呈现。