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三维可视化(数据可视化的图形分类)

浏览次数:480次      更新时间:2023-05-07 17:43:16

三维可视化

1、三维可视化是用于显示描述和理解地下及地面诸多地质现象特征的一种工具,广泛应用于地质和地球物理学的所有领域。三维可视是描绘和理解模型的一种手段,是数据体的一种表征形式,并非模拟技术。

常用的数据可视化图表

1、①柱状图:用于做比较。柱状图是比较基础的一种图表,我们通过数据柱的高度来表现数据的多少,进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然,一般来说,柱状图的横轴是时间轴,纵轴是数据轴。

2、数据可视化的图表类型有折线图、散点图、曲线图、柱状图、直方图、雷达图。还有一维、二维、三维图。静态图,动态图,等等。

3、柱状图使用场景一:柱状图适合表示某一个时间段内的数据,横坐标是时间,纵坐标是数值,如下图所示:图中虚线为根据各种柱高计算出来的平均线,通过虚线可看到不同柱子对应的数据是高于平均值还是低于平均值。

4、基于老李多年在互联网和国企的数据分析从业经历,基本上工作中常用到的就是:柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、箱型图、气泡图、词频图、桑基图、热力图、关系图、漏斗图等。

5、展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。适用:对比分类数据。局限:分类过多则无法展示数据特点。相似图表:1)堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。2)百分比堆积柱状图。

6、常用图表类型:柱形图(直方图)、折线图、饼图、条形图、雷达图等,近年来比较酷炫的图表有词云、漏斗图、数据地图、瀑布图。

数据可视化有哪些形式?

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis,EDA)以获取对数据的一些理解。

如果我们的视野再开阔些,数据可视化从广义上来说包含了三个分支:科学可视化(Scientific Visualization),信息可视化(Information Visualization)和可视分析学(Visual Analytics)。

颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细,是数据可视化规划的常用办法,用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。

数据可视化分为不同的类型:探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事,而解析数据方便给人们看。

数据可视化的三种类型有: 折线图:折线图是一种比较常用的数据可视化方式,它可以用来表示一个变量随时间的变化情况。在折线图中,类别数据沿水平轴均匀分布,所有值数据沿垂直轴均匀分布。

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