Matlab数据可视化项目-NCWIT团队14的GitHub课堂创建的Project-2-NCWIT-TE

截止日期为2018年3月16日晚上11:59，通过GitHub Classroom Projects可以最多延迟3天提交，每天罚款10％。国家技术妇女中心（NCWIT）提供了一个数据集，探索计算机和工程学科的入学人数变化。项目目标是创建可视化视图，支持利益相关者有效探索数据，回答与NCWIT的多样性和包容性计划相关的问题。项目要求包括一个README.md文件，描述可视化设计和交互信息，至少三个独特的交互式可视化效果，其中一个包含时间要素，一个不包含时间要素，每个可视化至少展示五个数据属性之间的有意义比较。

鸢尾花数据集的可视化项目，作者是 ANTE DUJIC。嗯，这个项目叫 pands-project2021，主要是用来练习 Python 脚本和数据的。项目围绕着一个挺经典的练手数据集——鸢尾花（Iris）展开，数据集本身就适合用来做分类、聚类，还有算法测试。 四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度 和 花瓣宽度，每个特征都有一定的区分度。你可以直接上手，用 pandas 和 matplotlib 玩一玩数据，还能试试 sklearn 的分类模型，比如 LogisticRegression 或 KMeans 聚类，体验还挺不错。 另外，项目里对每个类别的都比较直观，适合刚开始学数据科学的朋友。

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

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。

以新冠疫情为主题，利用 Echarts 技术展示 Python 爬取的实时数据。

学习ECharts数据可视化大屏项目是一项关键的技能，结合数据处理、前端开发与交互设计，使复杂的业务数据以直观、生动的方式展示。在实际应用中，数据可视化大屏广泛应用于监控中心、决策支持系统或展示汇报，帮助企业快速理解数据背后的故事。ECharts是百度开源的JavaScript数据可视化库，支持折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等丰富的图表类型，具备良好的交互性和响应式设计。在本项目学习中，您将深入了解如何使用ECharts实现数据可视化大屏制作。需掌握ECharts的安装、配置和实例引入，灵活配置图表样式、数据加载和交互行为等。数据来源包括数据库、API接口或静态文件，使用AJAX技术获取并

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。

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。

基于 Matplotlib 的数据可视化 本篇内容将基于 Python 的 Matplotlib 库进行数据可视化实践，涵盖以下内容： Matplotlib 库使用基础 创建画布与设置 标题、标签等元素添加 常见图表类型绘制： 折线图 饼图 柱状图 散点图 箱线图 词云 (结合 Jieba 库) 实践中将涉及 Excel 或 CSV 文件读取，并进行简单的数据分析与可视化展示。