该博客详细介绍了西安电子科技大学数据可视化课程的实验六内容，主要围绕时序多变量数据可视化展开。实验以NorthClass教育培训机构为背景，通过分析学习者的时序学习数据，设计了一套可视分析解决方案。实验内容包括从答题分数、答题状态等多维度评估知识点掌握程度，挖掘个性化学习行为模式，分析学习模式与知识掌握程度的关系，以及识别不合理的题目难度。博客还提供了实验的具体步骤，包括数据加载与预处理、图表设计与生成、代码详解等，并展示了实验结果和分析。最后，博客为题目设计者和课程管理人员提供了优化题库和改善教学质量的建议。
西安电子科技大学的数据可视化课程实验六深入探讨了时序多变量数据的可视化方法。在这项实验中，研究者以教育培训机构NorthClass为背景，对学习者的时序学习数据进行了深入分析。实验的核心在于设计出一套有效的可视分析解决方案，旨在从多维度评估学习者对知识点的掌握情况。这些维度包括答题分数、答题状态等，能够精确地挖掘出学习者的个性化行为模式。
实验的具体流程包括了数据的加载和预处理、图表的设计与生成以及对相关代码的详细解释。学习者能够通过这个过程，直观地看到自己的学习成果和不足之处。此外，实验还致力于分析学习行为模式与知识掌握程度之间的联系，并识别出影响学习效果的不合理题目难度。
实验六的成果不仅仅体现在技术层面，更重要的是它为题目设计者和课程管理人员提供了宝贵的建议。这些建议集中在如何优化题库以及如何通过数据分析改善教学质量。这些建议的实施，不仅能够提升学习者的学习效率，还能帮助教育机构提高教学品质，最终达到提高教育效果的目的。
在详细解读实验操作的同时，该博客还展示了实验的结果和分析，使得学习者和教育工作者能够直观地理解实验的价值。博客通过严谨的步骤和详尽的解释，确保了整个实验过程的透明性和可复制性，为教育数据可视化领域提供了可靠的参考案例。
对于软件开发领域而言，该博客所涉及的实验不仅是一个教育项目的案例研究，更是一次软件包和源码的实践应用。通过博客所提供的源码和代码包，开发者和研究人员可以进一步学习和改进数据可视化的实现方法。这些代码包的存在，使得数据可视化技术的研究和应用可以更加便捷地推广和应用到更多的教育机构和学习场景中。
西安电子科技大学的数据可视化实验六不仅为教育数据的可视化提供了创新的实践案例，也为软件开发和应用提供了实际操作的经验。通过这些实验和博客文章，教育工作者、学习者以及技术开发者都能从中受益，共同推动教育技术的革新和发展。
2025-12-14 13:56:37
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基于Harry Potter的数据可视化数据集，内含2个工作簿，第一个的内容为人物关系的字段，第二个工作簿为人物名字以及他的传记的介绍。详细代码介绍参考https://blog.csdn.net/qq_57329395/article/details/127224354#comments_24427142。通过networkx进行关系图的绘制。
由于networkX是根据edge的关系来绘图，我们需要将关系整理成为元组格式，如('Sirius Black', 'Harry Potter')编号转名字将所有关系保存到列表里即可使用add_edges_from来绘制关系图。
我们拿到的数据有两个分页，分页character含有全部的哈利波特全部的人物姓名和id号及任务简介；分页relation含有带有id号的人物关系，但是该分页没有人物的姓名。我们需要整理数据为以下格式：('Sirius Black', 'Harry Potter')。
2025-03-28 17:10:40
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一个可视化实验完整代码。
一、实验目的和要求
1、 使用API函数编制包含各种资源的Windows应用程序；
2、 实现Windows应用程序对键盘与鼠标的响应。
二、实验内容 :
1、问题描述：
创建一个菜单，其中有三个菜单项，分别为“文件”、“计算”和“帮助”，其中，“文件”菜单项包含“打开”、“保存”、“画图”、“退出”等菜单选项；“计算”菜单包含“总和”、“方差”、“均方根”等菜单选项；“帮助”菜单项包含“计算总和帮助”、“计算方差帮助”和“计算均方根帮助”以及“关于”等项 。
若单击“画图”菜单项，则绘出P103图形。
若在用户区内按下鼠标左键，则动态创建一个包括“删除计算总和”、“添加计算平均值”和“修改计算均方差”三个菜单项的弹出式菜单，由此菜单控制“计算”菜单中菜单项删除、添加与修改。（要求新的弹出式菜单开始时不可用，按下右键后变为可用。） 单击“修改计算均方差”菜单项后，“计算”菜单下的“计算均方差”项改为“线性拟合”，单击“添加计算平均值”菜单项后，“计算”菜单中添加上了“计算平均值”菜单项 。
将光标设定为自己名字中的某个字、图标设定为自己名字中的另一个字。
2、应用程序中所用到的资源、消息，简介主要函数的功能；
3、程序实现 4、操作结果
2021-12-07 20:47:59
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和我的博客“数据可视化实验”系列相匹配的数据表格附件
因为即使我设置了不要积分，CSDN还是不让免费下载，可以直接到GitHub下载：https://github.com/Dark-0-forest/Data-visualization
2021-10-27 18:17:11
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数据共四份，包含稳定矢量场、不稳定矢量场数据，在研究矢量场可视化算法过程中，使用该数据可以验证算法。下面是数据说明：http://blog.csdn.net/grafx/article/details/21295319
2021-08-21 15:31:41
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