Mathematica数据可视化：[3]可视化的7个步骤

目前而言, 数据的存苛棣偬澧储不是一个难题, 但是这些数据都被收集过来, 大部分的情况下都静静的躺在某个地方, 我们矣喾动痞并没有很好去利用它, 去分析背后隐藏的信息, 来辅佐帮助做出更好的决策来, 而将数据以图形可视化的方式是一种很好尝试理解数据的方式.

在这一经验之中我要介绍一个如何开发可视化项目的过程,从获取数据直到如何交互.这是我们在整个系列经验中用来解决问题的框架, 共 7 个步骤[1]:

获取 Acquire

分析和验证数据 Parse

过滤 Filter 数据清理

挖掘 Mine

表述 Represent

修饰 Refine

交互 Interact

当然以上的7个步骤并不是死的。有的设计可能会用到这过程的若干步骤,有时候则会用的所有这些过程. 但是不管怎么, 它们的共同点就在于前面的几个步骤(获取分析清理数据)相比要花费的时间和精力要非常大, 但是这些枯燥琐碎的过程绝对非常重要, 无法避免.

另外要提到的一点是上面步骤通常是和 Mathematica特定的函数联系在一起的:

获取 Import, ImportString, URLFetch, WolframAlpha, CountryData

转换 Head, ToExpression, ToString , Table

过滤 StringCase, StringSplit, TrimmedMean, Cases, Rescale

挖掘 Min, Max, Sort, SortBy, Tally, FindClusters

表示 Histogram, BarChart, PieChart, Graphics, TableView, Grid .......

修饰 ColorData, Style, Legended, Labeled

交互 Manipulate, Tooltip, Button

来看几个函数的简单应用吧:

Import 从文件, 网址, 数据库将数据导入. 比如下面的小例子就是从网页直接导入图片:

函数 Rescale对于数值的转换非常有用。大量可视化的问题都是通过数据从一个范围映射到另一个种解决的，比如说，将输入数据的最小值和最大值映射到 0 到 1 之间。所以 Rescale在本系列经验中使用的频率非常高

Tally 元素重复次数，并将元素及其次数列出.

上面的所列之命令并不是全部会用到的, 而只是我们可能会用到的函数很一小部分. 如果你不清楚那个函数的某个用法, 请查看文档或者跟随我们系列经验慢慢前进. 不过先让我们停一停, 下个经验再见!