MATLAB 数据可视化与数据结构

DSDemoW 是一款专为 Windows 平台打造的数据结构与算法演示软件，以图形化方式展现抽象的数据结构与算法，让学习过程更加直观易懂。

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。

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。

Excel公式与函数 掌握Excel公式和函数是进行数据分析的基础，通过灵活运用各种函数，可以实现数据的计算、统计、查找、引用等操作，提高工作效率。 Excel可视化 清晰直观的图表能够帮助我们更好地理解数据，Excel提供了丰富的图表工具，可以根据需要创建各种类型的图表，例如柱状图、折线图、饼图等，将数据转化为易于理解的图形。 数据透视表 数据透视表是Excel中强大的数据分析工具，可以对大量数据进行汇总、分析和探索，通过拖拽字段，可以快速创建各种数据透视表，并根据需要进行筛选、排序和计算，从而深入挖掘数据背后的信息。

SWOT 数据分析与可视化 SWOT 分析法，也称为态势分析法或道斯矩阵，是一种常用的战略规划工具，用于评估企业或项目的内部优势和劣势，以及外部环境中的机会和威胁。 SWOT 分析的四个要素： 优势 (Strength)： 内部有利因素，例如强大的品牌声誉、高效的运营流程等。 劣势 (Weakness)： 内部不利因素，例如缺乏资金、技术落后等。 机会 (Opportunity)： 外部有利因素，例如市场增长潜力、新技术出现等。 威胁 (Threats)： 外部不利因素，例如竞争对手的行动、政策变化等。 在 Excel 中展示 SWOT 分析结果： 可以使用 Excel 的表格和图表功能直观地展示 SWOT 分析结果。例如，可以使用表格列出每个要素的具体内容，并使用图表（如矩阵图、气泡图等）来展示不同要素之间的关系和重要性。 SWOT 分析的应用： SWOT 分析可以帮助企业或项目： 识别自身优势和劣势 发现外部环境中的机会和威胁 制定有效的战略和计划 提高决策的科学性和有效性

利用echarts进行大数据可视化，结合层次分析法进行岗位推荐。

MATLAB 数值分析与图形可视化案例 本案例集包含一系列使用 MATLAB 进行数值分析和图形可视化的程序示例。通过学习这些案例，您将了解如何使用 MATLAB 解决各种数值计算问题，并将结果以清晰易懂的图形方式呈现出来。 案例主题包括但不限于： 数值积分与微分 线性方程组求解 插值与拟合 常微分方程数值解 数据可视化 二维和三维图形绘制 图像处理 每个案例均包含： 简洁明了的代码实现 详细的代码注释 示例数据及运行结果 希望这些案例能够帮助您更好地学习和应用 MATLAB 进行数值分析和图形可视化。

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。