python数学建模可视化_数学建模之流程图和数据可视化
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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