大数据背景下基于Python的数据可视化.pdf

信息记录材料 年 月 第 卷第 期大数据背景下基于 的数据可视化赵 帅薛亚辉(焦作大学人工智能学院 河南 焦作)【摘摘要要】本文主要探讨基于 的数据可视化研究介绍了数据可视化的概念、发展历程等研究分析基于 的可视化技术、实践案例以及数据可视化的方法和原则对 数据可视化未来的发展方向等进行探讨以期通过 数据可视化方法为人们在大数据背景下进行数据分析、决策等提供更加有效的借鉴和精准的支持【关关键键词词】数数据据可可视视化化 大大数数据据【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】()作者简介:赵帅()男河南焦作硕士工程师研究方向:大数据 引言在大数据时代数据的规模和复杂程度不断增加“成千上万”的抽象数据正在驱动着整个经济社会的发展人们也越发关注数据背后的价值如何从庞杂的数据中提取出有价值的信息并对这些数据进行有效的分析和呈现已经成为一个重要的研究领域 数据可视化是一种重要的数据分析和表达方式而 作为目前最流行的编程语言之一具有强大的数据处理能力和丰富的数据可视化分析库支持创建多种类型的可视化图表在数据挖掘、分析领域应用较为广泛研究基于 的数据可视化方法可以提高数据分析和可视化的效率帮助人们更好地理解和处理数据具有重要的现实意义和研究价值 数据可视化 概念数据可视化是将抽象的、不易被理解的数据通过直观的、易于理解的图表、图像等形式进行呈现的过程以便更好地分析、提取和掌握数据信息发现数据中的规律和趋势能够帮助用户更加深入地了解数据、更加关注数据背后隐藏的意义和价值是大数据分析过程中必不可少的环节 发展历程及应用数据可视化技术的发展最早可以追溯到 世纪前后应用的手工测量绘图及统计学图表如柱状图、折线图、饼图等 从 世纪 年代起伴随着计算机技术的快速发展数据可视化的范围和形式也在不断扩展、更新计算机科学家们开始尝试使用图形和图表的形式来展示数据诞生了许多数据可视化工具和软件 如、等 在大数据时代数据量急剧增加展示和分析大规模数据成为数据可视化领域研究的重要课题数据可视化技术已经逐渐从二维空间向三维空间、虚拟现实等方向发展目前数据可视化的应用涵盖了各个领域 在金融领域股票价格走势图等金融数据可视化可以帮助分析师更直观、全面地了解市场情况提升股票投资的准确性制定更明智的投资策略 在医疗领域医疗数据可视化可以将患者的体温、血压、心率等复杂的生命体征数据用图形化的方式展示帮助医生做出准确的诊断和治疗方案 在教育领域数据可视化可以用于学生成绩分析、评价等方面帮助教师更好地了解学生的学习情况发现教学中存在的问题制定更科学的教学计划等 在市场营销领域企业可以使用数据可视化技术分析客户行为数据如购买偏好、消费群体、店铺商品浏览历史等从而更充分地了解客户需求制定精准的市场营销策略 此外数据可视化还可以在科学研究、政府管理、智慧城市建设等诸多领域中发挥作用 基于 的数据可视化技术介绍 是面向对象的解释型程序设计语言具有语法简洁、即写即用、编码效率高等特点开发生态非常完善 具备丰富的数据处理、分析和绘图库如、等可以帮助用户快速实现数据分析、处理操作在绘图库方面 提供了多种图形绘制方法包括折线图、散点图、柱状图等而 是在 的基础上进行了更高级的 封装代码编写更加简洁可视化效果更加丰富 是 结合百度 开发的绘图库对中文支持非常友好 和 等库可以实现交互式可视化等 利用这些强大的 绘图库能够快速地绘制出各种类型的可视化图形并提供交互式的数据分析和可视化功能能够满足不同层次和领域的数据可视化需求 是 中最流行的可视化工具之一可用于生成 的图形 它提供了广泛的绘图选项包括折线图、散点图、柱状图、雷达图等并且能够与 等科学计算库协同工作 例如用 通过以下代码可以绘制一个简单的正弦曲线折线图如图 所示.().().().()在 的基础上提供了一系列高层次信息记录材料 年 月 第 卷第 期图 用 库绘制正弦曲线折线图的 接口使得数据可视化图形变得更加简单和美观 适用于生成统计图表、热图、分布图等 例如用 通过以下代码可以绘制一个简单的数字热力图如图 所示 .(.().().()图 用 库绘制数字热力图 是一个交互式 数据可视化工具它提供了丰富的可视化选项和交互式界面如图片的高亮显示、缩放、旋转等 还提供了、等多种编程语言的接口可以根据具体需求选择合适的微编程语言 例如用 通过以下代码可以绘制一个简单的散点图如图 所示.().().().().()图 用 库绘制散点图 是 与百度 相结合的一个可视化库提供了简单易用的 接口可以快速创建各种类型的图表还提供了多种可定制的功能和实例代码包括图表主题、颜色、字体、标记等便于快速理解和掌握库的使用方法实现对图表的深层次设计 例如用 通过以下代码可以绘制一个简单的饼图如图 所示 ().(饮品销量占比 饮料 牛奶 咖啡 奶茶 ).()图 用 库绘制饼图 数据可视化的方法和原则 数据可视化方法数据可视化是将数据以图形化的形式呈现使得数据更加易于理解和分析的过程 为了实现这个目标数据可视化利用各种图表、图形和其他视觉元素如颜色、形状等来展示数据的不同方面和关系 常用的数据可视化图形方法见表 表 数据可视化可供选择的图形方法表可视化图形主要功能应用举例散点图表示 个变量之间的关系如市场中某商品价格和销量之间的关系等折线图表示数据随时间变化的趋势如股价变化、某省份近 年 走势等柱形图比较不同组别的数据如各国人口数量的比较等饼图表示各组成部分所占的比例如某网店各类产品销售额的占比情况等热力图表示数据在空间上的分布情况如地图上的人口密度分布图等箱线图表示数据分布的情况如查询数据集中中位数、四分位数和异常值的情况等漏斗图表示数据在不同阶段的变化情况如汽车销售各个环节的数据展示等信息记录材料 年 月 第 卷第 期 除了上述方法之外还有许多其他数据可视化方法如词云图、雷达图、水平条形图、气泡图等每种图形都有其独特的作用和表达方式选择合适的方法取决于具体的数据类型、数据结构和研究问题的需要等 数据可视化原则数据可视化不仅仅是一种呈现数据的手段也是一种艺术表达方式需要具有美感、平衡感和一定的视觉冲击效果以吸引读者的注意力从而更有效地传达信息可视化的设计需要遵循如下基本的原则()明确目标和受众 在进行数据可视化之前需要明确目标和受众图表的设计和选择应该根据受众的需求和理解水平进行选择 例如对于专业人士可以使用更复杂的图表类型而对于普通读者则需要使用简单、直观的图表类型()选择合适的图表类型 在选择图表类型时要根据数据的类型、分布和关系等因素来综合考量 例如对于时间序列数据可以使用折线图对于分类数据可以使用条形图或饼图对于关系数据可以使用散点图或热力图()注重简洁、重点突出 可视化图表应尽可能简洁只需要包含必要的信息不应该过度装饰或添加不必要的元素要能够清晰明了地展示数据结构和标签说明数据的含义和单位等可以使用颜色、形状、线型等方式来突出重点信息以便读者正确、快速地理解数据()数据准确 可视化图表应该反映准确的数据在制作图表前要对数据可靠性进行甄别、处理以获取准确的统计运算结果、正确的比例、兼容的数据类型等另外可以提供合适的图片背景及上下文信息如图表的标题、标签和注释等以供读者理解数据()进行交互式可视化 对于复杂的数据可以使用交互式可视化让读者利用交互功能自由地探索数据 例如使用 和 等工具创建的交互式图表可以在图表中添加滑块、下拉菜单、鼠标悬停提示等交互元素让读者能够与数据进行更深入的互动()参考常见的可视化风格 可以参考一些常见的可视化风格和规范例如:的数据可视化原则包括避免使用不必要的图形元素、确保图形元素的比例和大小与数据的比例和大小相匹配、保持图形元素的样式和排版一致等还有 的数据可视化模式和数据驱动设计模式等帮助人们设计出更有效的数据可视化图表 结论与展望数据可视化技术经历了从静态图表到交互式可视化、再到混合可视化的发展过程基于 的数据可视化技术具有开源免费、可扩展性强、可视化库丰富等优点有利于数据的挖掘、清洗、转换和可视化表达可以用多样的可视化库绘制出精美、好看的图表满足各类不同的数据可视化需求 但是 数据可视化技术也存在部分缺点例如:是一种解释型语言相对于、等编译型语言其运行效率较低在处理大规模的数据时可能会面临性能瓶颈问题 数据可视化库与其他第三方库之间的依赖关系较强在使用过程中可能需要花费一些精力解决库之间的依赖性问题 另外虽然 简单易学但数据可视化还需要具备数据分析、统计学等方面的知识如果缺乏相关的知识背景也可能对可视化效果产生一定的影响基于 的数据可视化技术还需要继续深入研究和探索不断提高其性能和可靠性在大数据背景下基于 的数据可视化研究还有很大的发展空间如结合深度学习技术的可视化方法研究通过神经网络训练和分类等功能实现更加高效、准确的数据可视化还可以利用自然语言处理技术将数据转化为可视化故事、动画等提供更加生动的数据表现形式另外更多维度的数据可视化技术研究可以让人们更好地理解高维度数据间的结构和关系等还有 可视化技术的跨平台和多设备应用研究以及更高效的算法和技术支持方面的研究等 未来基于 的数据可视化研究、发展与应用将进一步满足大数据时代人们日益增长的数据呈现需求更好地发挥数据的价值内涵为经济社会的发展注入更多的活力【参考文献】蒲云鹏.大数据时代基于 的数据可视化研究.信息与电脑(理论版)():.王亮.基于大数据分析的可视化技术.电子技术(上海)():.雷婉婧.数据可视化发展历程研究.电子技术与软件工程():.肖慧明.技术在数据可视化中的研究综述.电子测试():.张晨颂.基于大数据时代中数据可视化的理论探究.美与时代(上旬刊)():.叶建军 马全磊.大数据可视化技术研究与应用.信息技术时代():.