可视化资源

Matlab提供的数据可视化资源清单，帮助您选择正确的数据可视化方法，包括视觉编码属性和最佳实践。该资源汇总了统计数据图形中的动态过渡和移动友好的定制技巧。

数据的展示方式一直是数据里最头疼的一环，尤其是想把复杂的信息讲清楚、讲明白。星河里的章鱼喵写了篇文章，分享了几个还挺实用的可视化资源。像Visualizing和IBM Many Eyes，都是社区式的平台，上传数据、发布图表都挺方便。 Visualizing 的页面风格比较现代，社区氛围也不错，能看到多有趣的案例。你想看看别人怎么展示气候变化、消费结构、疫情传播这些数据？直接搜关键词就能翻出一堆图表，看着挺有启发的。 文中还提到了不少实战案例，像SWOT、股票数据、NBA 活动包这些，配合 Python 或 PowerBI 一起用效果会更好。你如果正好在做大数据项目，推荐直接看看这些例子，能省

可视化的基础入门资源还挺多，是你刚接触图表和交互设计的时候，这些链接真能帮上忙。像用Highcharts配合R 语言，展示动态数据就直观，响应也快。Jupyter Notebook就更不用说了，写脚本、画图一条龙，图表还能动。搞交互的话，RJFireWall和VGC这两个项目就蛮有意思，虽然有点老，但逻辑还在。前者是基于 OpenGL 的，后者偏空间数据那块，适合需要高自由度可视化的场景。还有几个比较通用的，比如MATLAB那篇，就适合入门，毕竟做研究的图啥都有模板。而像Visifire这种 WPF 控件，用来做桌面端数据展示也挺顺手。推荐下Hue和FAO 可视化这两篇，一个搞数据仓库界面的，

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。

ApacheZeppelin是基于网络的可视化工具，支持数据挖掘和协作。通过ApacheTrafodion的JDBC/ODBC连接，可实现ApacheZeppelin对ApacheTrafodion的可视化功能。ApacheZeppelin的用户可使用不同的执行块/段创建步骤，并组成Notebook工作流。每个段由解释器处理。

黑色主题的界面，操作逻辑清晰，MongoDB的数据一目了然，查找和修改都方便。 用了好几个工具，还是觉得这个可视化工具比较顺手。支持连接多个数据库，集合列表一眼能看清楚，点进去还能直接编辑文档，挺高效的。 搜索功能也比较好用，输入关键字马上就能筛出你要的数据。适合经常要查看或快速修改数据的场景，比如本地调试、线上排查问题。 如果你用的是 MongoDB，不妨下载试试看，UI 界面挺舒服的，不花哨但实用。响应也快，配置也简单，新手上手没压力。 相关的工具也可以顺便看看，比如 Redis Insight 和 SQLyog，都是比较受欢迎的可视化工具。 如果你经常调 Mongo 的数据，或者懒得写命

如果你正在学习数据可视化，Matplotlib绝对是个不容错过的工具。而这份《Matplotlib 可视化小抄》是你学习过程中不可多得的好帮手。它从零碎的知识点到具体的学习案例，涵盖了所有你需要掌握的基本技巧和应用实例。想要快速上手，或者需要做一些复杂的图表展示，它都能帮你轻松搞定。尤其是对于那些刚入门的小伙伴，按图索骥的方式，能你更加系统地理解Matplotlib的强大功能。此外，文档中不仅有基础的图表绘制，还包括了诸如直方图、散点图等进阶内容。结合实际案例，能让你更好地掌握如何运用这个工具。如果你有兴趣做数据并展示给别人看，Matplotlib真的是值得掌握的利器。不过要注意，虽然文档详细

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。

大学物理学讲义及其可视化仿真，欢迎对大学物理感兴趣的大学生、研究生下载学习，welcome to download

美国国内战争的历史资料用得上？我这里有个还挺实用的资源合集，内容虽然不算多，但够你快速过一遍这段历史。配套的还有地图、数据库、GDP 趋势啥的，查数据、做图、做项目都方便。对军事史、数据建模感兴趣的朋友别错过了。