Mathematica数据可视化：[8]数据的可视化2

对应函数可视化, 我们也来看一下 3D 的数据可视化. 相应的有ListPlot3D,ListDensityPlot和ListContourPlot命令. 

我们来看看三个函数例子: 

并且类似 ListDensityPlot 和 ListContourPlot 图形中如果颜色越浅, 对应的函数值就越大, 颜色越深, 对应的值越小. 当把图形绘制出来了之后, 对整个值的分布有了一个了解. 

同样, 就输出图形的大小 ListDensityPlot 要比 ListContourPlot 也是要小一点. 

再来看双对数图应用很好例子(在"优势"这一经验之中, 我曾用 BubbleChart举过此例 ). 双对数图能够表示数量级别较大的数据, 能将数据转换为直线并揭示隐藏在其中的幂律关系. 哺乳动物体重和脑重的函数关系. 

ListPlot 函数绘制出的图形之中, 并不能发现明显的信息. 

构造一个列表的双对数坐标图.

现在观察在双对数图上的数据分布才更为清晰, 最重要的是,我们发现样例中数据点并不是随机分布的, 而是似乎落在一条 的直线上,  这也是指数运算的特性. 换句话说, 哺乳动物的体重和大脑重量是存在某种关系的: 体重越大的动物, 其脑重就越大. 因此, 请善待身边的胖子吧.....

        好, 到这里地方, 我们就应该了解到部分离散数据是如何绘制了, 那么让我们补充一点营养, 做一个更脑重的可人儿吧. 8!