Python 和 Echart 实现的酷炫可视化大屏。 详细手册参考我的博文： https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/119801899

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该数据集数据来自“中国教育在线”，2021-6-15 爬取，数据集中包含 2858 个高校的信息，包括学校id（网站中id：31）、学校名称（北京大学）、学校层次（985 211）、学校类型（综合类）、所处地区（北京海淀区）、招生办电话、招生办官网。部分高校招生办信息有所缺失。

数据可视化的科学与艺术_张涵诚@中关村大数据交易产业联盟.pdf

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React数据可视化应用实践.pdf

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【知识准备】 探索性数据分析的基本原理和方法；Python语言及相关包的运用；Pandas；Numpy；Matplotlib；Seaborn；Scikit-Leart。 【实训要求】 1、观察样本数据的结构和数据特征； 2、读取样本数据，观察样本数据结构和头尾各10行数据； 3、对样本数据进行分析，找出业务数据中的分布规律； 4、用可视化方法对分析结果进行展示。 5、观察并找出每个特征的样本数据的缺失值和异常值等并提出解决办法； 6、对样本数据进行预处理； 7、采集样本数据存入HBase数据库（选）。 【实训内容】 任务2-1 1、数据源：“sodadata”文件夹下“联通数据_Sample”。 2、项目数据集： 表一结果_Sample_1000条.csv 表二结果_Sample_1000条.csv 3、针对表一样本数据： （1）分析并展示不同时间段采样的基站服务区内移动用户的活跃度分布； （2）分析并展示服务区内移动用户工作时间和休息时间的活跃度分布，筛选出当地居民和外来移动用户； （3）分析用户活动规律，根据其通信特点进行分类。（选做） 4、针对表二样本数据： （1）分析并展示样本数据中年龄、性别、终端品牌等各类数据的分布规律； （2）分析缺失和异常数据，提出处理预处理方案； （3）筛选高价值重点用户（提示：从业务量或消费等方面思考）； （4）如果表一和表二从相同的服务区采集，请思考并提出你的进一步分析方案和商业营销方案。（选做） 5、用Jupyter Notebook根据实训要求编写程序和文档，最终结果打印输出为PDF文档；

无论是Simulink自带的示波器导出到Figure，还是使用“To workpace”将数据导入到工作区绘制Figure，当存在大量数据时，数据的保存、分类、可视化都变得复杂。 一种常见的情况时，在不同工况下均有不同的数据。 例如：Condition1时，有3组数据分别为Data1、Data2、Error。Condition2时，有3组数据分别为Data1、Data2、Error 针对这种情况，为了便于后期数据的保存和可视化，本文将每种不同工况下的原始数据、Figure图、eps图放置于一个文件夹中。此外，还给出了将工作区数据保存至指定路径的相关代码，以及批量绘制并保存图片的相关代码。