Advertisement

Julie Steele和Noah Iliinsky著,祝洪凯、李妹芳译的《数据可视化之美》包含源代码。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
可视化是一门融合了计算机图形学、图像处理、计算机视觉以及人机交互等诸多领域的综合性学科。它不仅在科学计算领域,例如医学、生物学和地理学等领域得到了广泛应用,而且在信息处理方面,如金融、通信和网络等行业也呈现出蓬勃发展的态势。本书是《数据之美》的延续,旨在进一步探讨可视化这一主题。作为信息与艺术的巧妙结合,可视化自然地融合了解决问题的方法论与艺术的表达,从而使读者能够同时运用理性和传统的感官体验来领略数据的可视化所呈现出的美妙之处。它将信息以艺术的形式呈现给大众,这是一个值得深入研究且具有丰富性和广阔性的议题。当可视化工作得以成功完成并呈现出精美的效果时,其表面上的简洁往往蕴含着深刻的内涵,能够让观察者迅速洞察事实并产生新的认知。通过阅读本书,读者可以了解专家们在这一不断发展领域的实践方法以及决策过程,从而更好地掌握可视化技术的精髓。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 艺术与解析,() Julie SteeleNoah Iliinsky
    优质
    本书由Julie Steele和Noah Iliinsky合著,深入探讨了数据可视化的艺术和技术,并提供了丰富的源码解析。祝洪凯与李妹芳翻译,为读者解读复杂数据背后的视觉之美及实现之道。 可视化是一门结合了计算机图形学、图像处理、计算机视觉及人机交互等多个领域的综合性学科,在科学计算(如医学、生物、地理等领域)以及信息处理(例如金融、通信与网络等行业)中得到广泛应用。本书作为《数据之美》的姊妹篇,强调了可视化在信息和艺术融合中的独特地位,它不仅涉及解决问题的方法论层面,还涵盖了传统感官体验的艺术表达方式。 通过将复杂的信息转化为视觉艺术品的形式呈现给观众,这种独特的展现形式引人深思,并且非常值得深入探讨。成功的可视化作品往往简洁而不失深度,能够让观察者迅速洞察事实并获得新的见解。对于初学者而言,《数据之美》这本书提供了一个深入了解专家们在这一不断发展的领域内所采取的方法和决策过程的机会。
  • 伊老师》(第2版)及
    优质
    《数据可视化》(第2版)由李伊老师编著,本书不仅系统地介绍了数据可视化的原理与技术,还提供了丰富的实践案例、数据集和源代码资源,帮助读者深入理解和应用数据可视化方法。 数据可视化是将复杂的数据集转换成易于理解的图形或图像的过程,在现代数据分析领域扮演着至关重要的角色。“数据可视化第2版”很可能是一部深入探讨此主题的教材或指南,提供了丰富的实例和源代码,帮助读者掌握如何有效地展示和解释数据。 在进行数据可视化时,我们可以根据不同的类别来分析和展示数据: 1. **关联类**:这类可视化通常涉及两个或多个变量之间的关系分析。散点图、热力图或折线图是常见的关联分析图表,它们可以帮助我们发现变量间的正相关、负相关或无明显关系。 2. **比较类**:比较类可视化用于展示不同组别、时间段或条件下的数据差异。条形图、柱状图和饼图等是对比数据的理想选择,使用户能快速地看出哪个数值更高或者哪个类别占比更大。 3. **分布类**:这类可视化展示了数据的频率分布或概率分布,如直方图、箱线图和密度图。它们揭示了数据的集中趋势、偏斜程度以及离群值的存在情况。 4. **地理特征类**:此类别涉及地理位置数据,例如地图上的点图、 choropleth 图(色阶图)或热力图可以揭示地理位置与特定变量之间的联系,帮助我们理解地理空间模式。 5. **序列类**:这类可视化关注数据随时间变化的趋势。折线图是最常用的工具之一,它能清晰地展示数据在时间轴上的演变过程。 6. **占比类**:此类图表通常以饼图形式出现,显示各部分占总体的比例。也可以用堆叠条形图或柱状图来呈现不同分类在整体中的份额。 7. **相关类**:这类可视化涉及多元关系,如多变量的协方差或相关系数矩阵。热力图是表示这种关系的有效方式,颜色深浅代表了相关性强弱的程度。 学习这些数据可视化类别时,我们需要了解各种图表类型、适用场景以及如何解读它们,并掌握相关的软件工具和插件,例如Python中的matplotlib和seaborn库,R语言的ggplot2等。李伊老师的教程很可能会涵盖这些内容,并通过源代码示例提供实践指导,帮助读者提升数据可视化技能,从而更好地发掘数据价值并支持决策制定。
  • Python与R语言配套
    优质
    本资源包含《Python与R语言数据可视化之美》一书的所有配套代码,帮助读者更好地实践和理解书中介绍的数据可视化技术。 《R语言数据可视化之美》配套代码提供给读者使用,帮助更好地理解和应用书中的知识与技巧。
  • Qt
    优质
    Qt数据可视化源码包是一款基于Qt框架开发的数据展示工具软件源代码集合,提供丰富的图表和视图组件,方便开发者实现高效、美观的数据呈现功能。 Qt Data Visualization 源码包提供了一系列工具用于创建交互式数据可视化应用。这些组件易于集成到 Qt 应用程序中,并支持多种图表类型以满足不同的展示需求。用户可以利用源代码进行深度定制,从而实现更复杂的数据分析和呈现功能。
  • 99套大屏(
    优质
    本资源包提供99套专业数据可视化大屏设计方案及对应源代码,涵盖多种行业应用场景,助力用户快速构建高效、美观的数据展示界面。 HTML/CSS的大屏数据可视化集合案例源码(99套)提供了丰富的数据可视化解决方案,适用于会议展览、业务监控、风险预警以及数据分析展示等多种场景需求。此集合包括76套基于Echarts的数据可视化模板及25套独立的CSS风格设计模板,所有数据均为前端数据,并支持自由定制和扩展功能。开发者可以根据实际需要选择将这些源码集成到HTML动态页面中或通过后台Ajax请求来获取实时更新的数据内容。
  • Excel
    优质
    本资源提供Excel数据可视化的代码源码,帮助用户轻松实现复杂的数据图表制作和分析功能,适用于多种编程需求。 我曾经讨厌Excel,在学校里回忆起那段日子,感觉自己唯一能做的就是制作图表,觉得毫无意义。直到加入亚马逊并开始需要使用Excel之后,我才逐渐发现它的易用性,并学会了如何通过制作仪表板来更好地展示数据集。 在疫情期间(由于COVID-19的肆虐),我大约四个月没有见到女儿(尽管政府建议了相关措施)。为了从有意义的数据中获取信息并在必要时参考这些数据,我希望创建一个仪表盘。这是我第一次尝试使用Excel来构建仪表盘,并且这次是基于Skype通讯数据。 另一种尝试则是为虚构公司ACME的销售数据分析制作了一个仪表板。改进后的格式和整体设计让我感到非常自豪。 电子邮件:领英
  • Python疫情解析与平台(库)241007
    优质
    本项目为一个利用Python开发的疫情数据分析与可视化工具,包含完整的源代码及数据库。用户可实时获取、解析全球新冠疫情信息,并以图表形式直观展示。 1. 使用Python网络爬虫技术来获取全球疫情数据。 2. 利用Python与MySQL数据库进行交互操作。 3. 前端设计用于展示图文信息以及实现数据可视化功能。 4. 后台负责数据存储,对收集到的数据进行管理。 5. 数据库采用MySQL以确保可以安全地保存和处理相关资料。
  • JSON与着色
    优质
    本篇文章主要介绍如何通过美化和着色技术实现JSON数据的可视化效果优化,使复杂的数据结构更易于理解和分析。 可以通过JSON数据进行可视化展示,并且使用不同层级的属性通过tab空格来控制格式,同时用不同的颜色区分键和值。
  • Python项目,报告,直接使用
    优质
    本项目提供全面的Python数据可视化解决方案,包含详尽源码及分析报告,方便用户快速上手与应用,助力高效数据分析与展示。 有代码、数据源和报告可用。
  • 99套压缩.zip
    优质
    本资源包含99套高质量的数据可视化源代码项目,涵盖多种编程语言和框架,适用于学习、开发及设计参考。 这里有99套数据可视化源码供您使用。