SpringBoot疫情数据可视化

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。

项目名称：全球COVID-19疫情数据可视化项目描述：该项目通过数据可视化方式展示全球COVID-19疫情数据，包括各国/地区的感染情况、死亡情况、康复情况等。数据来源包括世界卫生组织和约翰斯·霍普金斯大学等可靠数据源。数据收集后进行清洗和预处理，处理缺失值和异常值。设计合适的数据可视化图表，如世界地图、折线图、柱状图，以直观展示疫情数据的分布和发展趋势。定期更新数据，并及时更新可视化图表，反映最新的疫情情况。添加用户交互功能，允许用户选择特定国家/地区和时间范围，详细查看疫情数据。提供比较功能，使用户能够比较不同国家/地区的疫情数据，或同一国家/地区在不同时间点的疫情情况。通过可视化分析疫情数据的发展趋势、爆发时间和地点以及各国抗疫措施，提供深入洞察和见解。

本次实验介绍了比例数据可视化的相关概念和方法。

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: Matplotlib 还可以用于显示和处理图像数据。 自定义和扩展 样式: 利用 Matplotlib 的样式功能，您可以更改图形的整体外观。 自定义: Matplotlib 提供了广泛的自定义选项，允许您根据需要微调图形的各个方面。 扩展: Matplotlib 的功能可以通过第三方库和工具进一步扩展。

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

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。

快速上手，掌握基本操作 了解各种可视化图标类型 实践案例演示，增强实战能力 拓展技巧，探索更多可能性 把握行业趋势，洞悉未来发展

R数据可视化实战指南 这本实战指南深入解析R语言的绘图系统，助您轻松掌握数据可视化的技巧。书中汇集了150多个实用技巧，涵盖了从基础图形绘制到高级定制的方方面面，并结合ggplot2等R包，为您呈现清晰易懂的代码示例和解决方案。 主要特色： 问题导向，快速定位： 根据实际绘图需求编排内容，方便读者快速找到所需信息。 ggplot2应用与拓展： 以强大的ggplot2包为主线，讲解如何创建各种类型的图表，并拓展其他绘图函数和工具，满足多样化需求。 实用技巧，深入浅出： 每个技巧都针对特定问题提供解决方案，并辅以深入讨论和扩展，帮助读者融会贯通。 目标读者： 具备R语言基础，希望进一步学习和掌握数据可视化方法的读者。