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数据可视化技术 版权信息
- ISBN：9787560663784
- 条形码：9787560663784 ; 978-7-5606-6378-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据可视化技术 内容简介
人工智能和大数据是当今时代的两个鲜明的技术特征，而数据可视化一直是伴随着这两大技术领域的热门研究方向，促进了众多智能化应用的发展。 本书系统性讲解了数据可视化技术的原理和实现方法，并给出一些简单实用的案例。全书共10章，其中第1至8章以VTK数据可视化平台为基础，利用Python编程语言，系统性地讲解了数据可视化的原理和实现，包括绪论、可视化的图形基础、可视化原理与过程、可视化数据表示、可视化算法设计、可视化建模技术、图像处理技术、体可视化；第9、10两章侧重于利用Matplolib工具实现数据可视化，用于绘制统计图表、时间序列数据等一些功能。各章均附有一定量的习题，方便读者掌握相关知识。本书为浙江省省级新形态教材，配有丰富的教学资源，可通过扫描二维码获取。 本书可作为高等院校相关专业的教材，也可作为大数据和数据可视化领域应用开发人员及编程爱好者的参考材料。
数据可视化技术 目录
**部分 数据可视化原理
第1章 绪论 2
1.1 概念与意义 2
1.1.1 数据可视化的概念 2
1.1.2 数据可视化的意义和作用 2
1.2 历史与演进 5
1.2.1 抽象图形表示 5
1.2.2 科学可视化的发展 7
1.2.3 统计图表的爆发 8
1.2.4 数据与艺术的有机结合 9
1.2.5 交互可视化、信息可视化与可视化
分析 11
1.3 视觉与认知 12
1.3.1 视觉感知 12
1.3.2 视觉认知 13
1.4 数据可视化与知识发现的关系 17
1.4.1 数据科学的发展 17
1.4.2 知识发现与数据可视化的结合 18
本章小结 19
习题 19
第2章 可视化的图形基础 21
2.1 图形渲染 21
2.1.1 概念 21
2.1.2 方式 21
2.1.3 应用示例 22
2.2 颜色与光照 23
2.2.1 颜色 23
2.2.2 光照 25
2.3 视角 26
2.3.1 虚拟相机 26
2.3.2 坐标系 28
2.3.3 坐标变换 29
2.4 透明度与色彩合成 31
本章小结 33
习题 33
第3章 可视化原理与过程 34
3.1 可视化场景 34
3.1.1 建模方法 34
3.1.2 场景与演员 35
3.1.3 图形硬件 35
3.2 可视化模型 37
3.2.1 数据源 37
3.2.2 数据滤波 37
3.2.3 可视化处理 39
3.3 可视化管线 42
3.3.1 可视化管线概念 42
3.3.2 管线视图 43
3.3.3 通过管线选取滤波器 45
本章小结 46
习题 46
第4章 可视化数据表示 47
4.1 可视化数据表征 47
4.1.1 模型与数据 47
4.1.2 采样与插值 49
4.1.3 数据的结构特征 51
4.2 可视化图元 54
4.2.1 数据集 54
4.2.2 图元模型 57
4.2.3 全局坐标与局部坐标 61
4.3 数据集分类 63
4.3.1 数据集建模 64
4.3.2 结构化坐标 68
4.3.3 图元镶嵌 71
本章小结 74
习题 74
第5章 可视化算法设计 75
5.1 标量可视化 75
5.1.1 颜色对照 75
5.1.2 轮廓表示 78
5.1.3 标量生成 90
5.2 向量可视化 93
5.2.1 有向图 93
5.2.2 向量场 96
5.2.3 流体运动 103
5.3 张量可视化 106
5.3.1 流线形张量 106
5.3.2 线形张量 110
5.3.3 椭球形张量 114
本章小结 116
习题 116
第6章 可视化建模技术 118
6.1 隐函数方法 119
6.1.1 隐函数轮廓 119
6.1.2 二项式隐函数 122
6.1.3 隐函数组合成像 124
6.2 算法模型 130
6.2.1 隐式建模 130
6.2.2 模底凸生 133
6.2.3 图符表示 136
6.3 数据选取 138
6.3.1 数据提取 138
6.3.2 图形剪切 144
6.3.3 图元选取 148
本章小结 152
习题 152
第7章 图像处理技术 154
7.1 图像数据表示 154
7.1.1 纹理贴图 155
7.1.2 图像生成 160
7.1.3 图像合成 164
7.2 图像平滑处理 165
7.2.1 图像修复 165
7.2.2 图像噪声 167
7.2.3 非线性平滑 170
7.3 图像频谱分析 171
7.3.1 图像亚采样 171
7.3.2 图像衰减 174
7.3.3 图像频域变换 176
本章小结 181
习题 182
第8章 体可视化 183
8.1 通过表面绘制形体 183
8.1.1 平面扭曲 183
8.1.2 表面光滑 186
8.1.3 三角条带化 189
8.2 形体绘制中点集的运用 191
8.2.1 密集点云绘制 191
8.2.2 点集喷绘 193
8.2.3 表面数据抽取与形体压缩 194
8.3 绘制体数据 196
8.3.1 体数据的绘制 196
8.3.2 图像序体绘制 198
8.3.3 对象序体绘制 200
本章小结 201
习题 201
第二部分 数据可视化编程训练
第9章 Matplotlib可视化 204
9.1 Matplotlib基础 204
9.1.1 Numpy基础功能 204
9.1.2 Numpy高级功能 207
9.1.3 Matplotlib结构 209
9.2 Matplotlib常见图表 210
9.2.1 基础图形 210
9.2.2 高级绘图 221
9.2.3 图形的完善 227
9.3 3D图形和多子图 232
9.3.1 基础3D图形 233
9.3.2 高级3D图形 237
9.3.3 多子图 241
本章小结 243
习题 243
第10章 Matplotlib高级功能 245
10.1 时间序列数据 245
10.1.1 时间序列数据的特点 245
10.1.2 时间序列处理模块 246
10.1.3 时间序列数据可视化方法 248
10.2 自定义功能和动画 252
10.2.1 自定义绘图 252
10.2.2 自定义动画 253
10.2.3 坐标系变换 255
10.3 图像处理 256
10.3.1 显示图像 256
10.3.2 灰度变换和图像轮廓提取 258
10.3.3 直方图和直方图均衡 259
本章小结 261
习题 261
参考文献 263
展开全部
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