此处提供的 Matlab 代码提供了使用 Matlab 命令“scatter3”进行 5D 数据可视化的示例。 X、Y 和 Z 坐标表示前三个维度，第四个维度通过动画表示，第五个维度用颜色表示。

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ECharts+html大数据可视化大屏展示模板25套,可以根据自己需求修改数据和样式,都是基于ECharts的大数据可视化展示html的模板，直接打开html即可看到展示效果。内含：智慧物流大数据展示模板，智慧医疗大数据展示模板，智慧社区大数据展示模板，新能源车联网大数据展示模板，项目施工大数据展示模板，物流大数据大数据展示模板，商场运营大数据展示模板，可视化监控大数据展示模板，设备状况大数据展示模板，警情警力分析大数据展示模板，电子商务大数据展示模板，生产销售大数据展示模板，物联网大数据展示模板，环境污染智能检测大数据展示模板，设备环境检测大数据展示模板，车辆大数据展示模板，交通大数据分析展示模板，物流云数据看板，EChart图例使用展示模板，大数据可视化展板通用模板等

目前对高维数据进行挖掘的方法大多是基于数学理论而非可视化的直觉。为便于直观分析和评价高维数据，提出引入随机森林(RF)方法对高维数据进行数据可视化。首先，采用RF进行有监督学习得到样本间的相似度度量，并采用主坐标分析法对其进行降维，将高维数据的关系信息变换到低维空间；然后，在低维空间中采用散点图进行可视化。在高维基因数据集上实验结果表明，基于RF有监督降维的可视化能够较好地展现高维数据的类分布规律，且优于传统的无监督降维后的可视化效果。

基于Tushare和Echarts的股票数据视觉化应用。支持绘制个股K线，高开低收，成交量，前／后复权，个股每日分笔

随着经济的发展，北、上、广、深这四大都市迅速发展，在经济、政治等方面有突出的表现，而且工作机会多，生活质量较高，是大多数人所向往的地方。但是要在这些城市定居是一件不容易的事情，这样来说购买二手房是一个可以选择的方案，说到这我们一定会想了解这些地区的房源大概情况。所以本项目是对深圳链家二手房房源进行的分析，希望可以帮助部分人解决购房问题，从多维度出发分析，帮助买家拿定主意，实现合理的购房。 （一）分析结果 房源数量最多的区有龙岗区、罗湖区、福田区、南山区，在这四个区中南山区宝安区、福田区的总价比较高都在700百万以上。 对于想选择好地段、价钱差不多就行的人，推荐选择宝安中心的房源。因为宝安中心价格在排名前十的地段中位于第5，说明地段不错，房价在前十中不算很高，值得推荐。 小区的选择可以参照二手房均价（总价）排名前十的小区，进行选择。房屋朝向推荐朝南，朝东南的方向。 对于普通大众，房屋朝向，装修可供选择的种类还是挺多的。

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Python中基于动态Web的报表/仪表板

根据单元格对应的各省数据，生成热力地图，VBA程序，按键生成，简单易用。 支持修改标签文本，背景色……

数据科学Python教案，案例