數(shù)學(xué)建模之流程圖及數(shù)據(jù)可視化

前言：數(shù)學(xué)建模比賽中，最吸引評(píng)審老師的就是figure了，figure分為開(kāi)篇的流程圖【模型思路】、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖【折線圖、柱狀圖、扇形圖、擬合圖…】、地圖【熱力分布圖】。恰恰在美賽中，論文的“顏值”直接取決于各種精美的figure，所以科學(xué)儲(chǔ)備數(shù)據(jù)可視化相關(guān)的能力是十分必要的，接下來(lái)總結(jié)一下自己的可視化方法以及相對(duì)應(yīng)美賽O獎(jiǎng)?wù)撐闹械膄igure展示。

1.流程圖

特別是在美賽的時(shí)候，流程圖是不可或缺的！大概是放在模型的建立部分，在此圖中，我們需要表達(dá)出論文的整體思路框架，讓評(píng)審老師能大致明白論文的走勢(shì)，心中有譜，從而提高印象分。

1.1 Visio

老師推薦首選，但感覺(jué)模板和例子太有限，很多時(shí)候不如億圖圖示。

1.2 億圖圖示

億圖圖示擁有很多模板和例子，可以賽前多加熟悉，比賽的時(shí)候直接套用，不僅限于流程圖，還有各種騷操作，包括維恩圖、圓形圖、圓輻示意圖、列表圖等。

上面二者的詳細(xì)比較可以參考https://www.zhihu.com/question/52966790/answer/204001734

1.3 ppt

簡(jiǎn)單而實(shí)用的工具，可以在某些時(shí)候精確的繪制出不錯(cuò)的效果。

1.4 美賽O獎(jiǎng)?wù)撐闹械牧鞒虉D

若能有信心復(fù)現(xiàn)類(lèi)似上面的幾個(gè)流程圖，那就說(shuō)明流程圖繪制過(guò)關(guān)了~

2.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖是數(shù)模比賽中出現(xiàn)頻率最高的圖了，分為折線圖、柱狀圖、扇形圖、混合圖以及非常規(guī)圖。

繪圖方法有許多，下面一一列舉。

tableau軟件：針對(duì)GB級(jí)以上的數(shù)據(jù)量，可連接數(shù)據(jù)庫(kù)，功能極其強(qiáng)大，不僅能繪制簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)圖，還能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種處理，避免了繁雜的python代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。但學(xué)起來(lái)可能相對(duì)比較耗時(shí)，在時(shí)間充裕的情況下強(qiáng)烈安利！

origin軟件：小眾專(zhuān)業(yè)繪圖軟件，可以繪制出精美而細(xì)致的統(tǒng)計(jì)圖，但全英可能對(duì)某些人不太友好【例如我】，但可以一試。

軟件安裝：http://www.downcc.com/soft/123941.html

學(xué)習(xí)教程：https://www.bilibili.com/video/BV1jt4y1U7oe?from=search&seid=6641668066310604631

python：numpy+pandas+matplotlib+seaborn+plotly庫(kù)

完全依賴(lài)代碼，會(huì)有一些繁瑣，但繪制起來(lái)相對(duì)更加靈活可控。最好掌握seaborn和plotly庫(kù)進(jìn)行更加高級(jí)的數(shù)據(jù)可視化。

教程：https://www.bilibili.com/video/BV1eJ411H79t?from=search&seid=16913625539214917298

matlab直接繪圖

2.1 折線圖

2.2 柱狀圖

2.3 扇形圖

如上三類(lèi)圖，有個(gè)明顯的共同點(diǎn)是多張圖拼成了一張圖，若在比賽的論文里每次都只列出一張統(tǒng)計(jì)圖，就會(huì)顯得文章不夠飽滿，老師甚至?xí)岩赡闶欠裨跍惼Ｒ虼?#xff0c;為使文章更加經(jīng)看，我們通常每個(gè)統(tǒng)計(jì)圖每行都會(huì)并列放2、3張子圖。

2.4 矩陣圖(盡量使用單色)

2.5 非常規(guī)圖【shining figure】

這就是論文的shining star了，我們?cè)诿看伪荣惗夹枰诖朔矫孀聊?#xff0c;如何突破常規(guī)圖的瓶頸，給老師眼前一亮！

3.算法示意圖

算法流程示意圖要盡可能精簡(jiǎn)，但需要讓老師能看明白~

4.表格

必要時(shí)可以在表格中劃出重點(diǎn)~

By the way，有關(guān)參考文獻(xiàn)方面，切記在文章正文部分添加參考文獻(xiàn)的標(biāo)注！！！據(jù)我統(tǒng)計(jì)，2020年美賽C題的O獎(jiǎng)?wù)撐钠骄?1.8篇參考文獻(xiàn)，格式參考如下：

以上所有圖片都是源于20年O獎(jiǎng)?wù)撐?#xff0c;文章內(nèi)容是一己之見(jiàn)，僅供參考，歡迎大佬們指出不足或提出建議！具體python可視化代碼待后續(xù)補(bǔ)充。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python数学建模可视化_数学建模之流程图和数据可视化的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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