Communicate-Data-Findings数据可视化训练

可视化是理解和分享数据洞察力的重要工具。恰当的可视化可以帮助表达核心思想或开启探索空间；它可以让世界对数据集进行讨论或分享见解。

本材料讲解使用 Matlab 进行数据可视化的基本方法和技巧。内容涵盖二维、三维图形绘制，图形属性设置，以及常用绘图函数的使用等方面。通过学习，您将掌握使用 Matlab 创建高质量数据可视化结果的能力。

数据的日常里，生物学的数据量真不是开玩笑的，动不动就是几百 G 起步。Karol Kozak 的这本书就比较实用，讲了怎么这些大规模数据。比如用什么样的存储系统更高效，怎么把数据流程搭成工作流，还有可视化的做法也讲得蛮清楚。 工作流系统部分挺值得一看，尤其是你在用 DolphinScheduler 或 Oozie 这些调度工具的话。调度逻辑清晰了，任务排得顺，整体效率也就上来了。想了解下这些平台的，可以看下DolphinScheduler 或 Oozie。 数据挖掘和可视化部分也不赖。里面会讲一些怎么针对研究需求定制流程的思路，用 Matlab 或虚拟现实去可视化挖掘结果，这块在做科研的时候挺

交互性强的瑞士医疗数据可视化项目，做得挺有意思。COM-480-data-viz这个项目用图形把疫情期间的医疗资源分布展现得清楚。数据来自疫情前后，想看看人力和设备有没有啥变化，用这个工具还挺方便的。 疫情期间各种数字铺天盖地，这个项目的思路就比较冷静。不是盯着确诊和死亡，而是关注医疗资源的配置，比如每个居民对应的医生数量、医院床位这些。这样一来，不同州之间的资源差距也就一目了然了。 技术上用的是交互式数据可视化，用户可以自己点点选选，得出自己的。这种设计思路我挺喜欢的，不灌输观点，反而给出开放问题让用户思考——比如：谁受到的影响更大？ 要注意的是，数据虽然真实，但解读要慎重，毕竟当初这些数据

本次实验介绍了比例数据可视化的相关概念和方法。

RedisDesktopManager，助你轻松管理和查询Redis数据库数据。

MATLAB 的海洋数据可视化功能真挺香的，尤其你要那种复杂的温度、盐度、海流什么的，图一画，直观多了。支持 2D、3D，还有动画效果，比如topo3d2_big.gif这种动态海底地形图就有参考价值。如果你做科研或者教学，顺手还可以搞点游戏化模拟，效果不赖。像surfl、contourf这些函数，用起来也蛮顺手的。

Matplotlib 数据可视化进阶 本节深入探讨 Matplotlib 库，涵盖更高级的绘图技巧和自定义选项，帮助您创建更具洞察力和视觉吸引力的数据可视化作品。 自定义图形 颜色、标记和线条样式: 通过控制颜色、标记和线条样式，您可以为数据点和趋势线添加更多视觉细节。 轴标签和标题: 清晰的轴标签和标题对于传达图形信息至关重要。 图例: 图例可以帮助区分不同的数据集或类别。 注释: 使用注释突出显示数据中的特定点或区域。 高级绘图 子图: 将多个图形组合在一个图表中，以进行比较或展示不同方面的数据。 3D 图: 使用 Matplotlib 创建三维图形，以可视化多维数据。 图像:

Python 的数据可视化项目还真挺香的。有代码、有数据源，还有现成报告，下载就能跑，省心不少。适合用来做课程设计或者应对实验周那种硬核场景。 项目用的是Matplotlib，还有点Pandas的影子，基础不算难，改起来也方便。图表种类比较全，像直方图、折线图这些都有覆盖，改个数据就能套用。 代码结构还挺清爽，没啥花里胡哨的封装，适合新手理解。数据源也贴心地准备好了，不用你再去扒数据集，直接上手。 报告部分格式规范，内容也比较扎实。要是你赶时间交作业，这份直接拿去稍微改改就能用。哦对了，标题和摘要那些最好自己写一下，老师眼睛毒得。 如果你对数据可视化感兴趣，也可以看看这些扩展资料：Python