可视化工具

《可视化程序设计》课程实验指导书前言1．实验总体目标《可视化开发工具》课是电信、电子专业的主要课程，也是一门实践性很强的课程。

Visual Basic是一种有代表性的较流行的可视化语言，利用它使得创建具有专业外观的用户界面的编程工作简单易行。

安排实验教学的目的是使学生通过上机，进一步加深对课程内容的消化和理解，提高编程技术，提高实际应用能力，并为今后进一步学习和使用Visual Basic 打下良好的基础。

通过本实验课程的学习，应能达到下列基本要求：掌握调试程序的基本方法及上机操作方法；掌握VB语言程序设计的方法及编程技巧；能够根据要求选择正确的控件并对其设置属性及编写事件过程；能正确使用VB工具编写一般难度的应用程序。

⒉适用专业计算机⒊先修课程C语言程序设计⒋实验课时分配⒌实验环境（1）硬件要求：实验室提供PII或以上配置的微机。

（2）软件要求：安装Microsoft Visual Basic 6.0以及Microsoft Access数据库。

⒍实验总体要求要求每名学生按上机实验题目要求，参考教材及实验指导书完成相应的上机练习，并写出实验报告。

对于编程部分，每个程序要求调试通过并可以运行。

实验1 熟悉VB开发环境一、实验目的安装VB 6.0 系统，熟悉VB的集成开发环境。

二、实验类型（含验证型、设计型或综合型）验证型。

三、实验仪器VB软件光盘1张，PC机。

四、实验内容掌握VB 的安装方法和步骤，掌握VB 的多种启动和退出方法，熟悉VB 的系统集成开发环境，了解各个窗口的作用。

五、实验方法与步骤（1）VB的安装将VB 6.0的CD盘插入光驱，安装程序会自动运行，也可在“资源管理器”或“我的电脑”中找到Setup.exe文件并运行，随后就将逐步出现“向导”对话框，引导用户一步一步地进行安装操作。

（2）VB的启动方法①依照“开始”→“程序”→“Microsoft Visual Basic 6.0中文版”→“Microsoft Visual Basic 6.0中文版”的步骤启动VB。

scichart 详解Scichart是一款强大的数据可视化工具，它可以帮助用户轻松地创建各种科学和统计图表。

本文将详细介绍Scichart的基本概念、安装与配置、使用技巧、常见问题和解决方法，以及与其他工具的对比。

一、基本概念Scichart是一款基于JavaScript的数据可视化库，它提供了丰富的图表类型和交互功能，可以轻松地将数据转换为各种漂亮的图表。

Scichart的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图等，可以满足用户在科学和统计领域中的各种需求。

二、安装与配置要使用Scichart，首先需要在自己的网站上安装它。

具体步骤如下：1.下载Scichart的JavaScript库文件。

2.将库文件放置在自己的网站上的某个位置，并确保用户可以访问到。

3.在HTML文件中引入Scichart的JavaScript库文件。

4.根据自己的需求配置Scichart的相关参数。

在安装和配置完成后，用户就可以在网页上使用Scichart创建各种图表了。

三、使用技巧1.自定义图表样式：用户可以通过修改CSS样式来调整图表的颜色、字体、背景等外观。

2.添加交互功能：Scichart支持各种交互功能，如鼠标悬停提示、拖拽缩放、双击放大等。

3.导出图表：用户可以将创建的图表导出为图片或PDF文件，方便分享和打印。

4.批量创建图表：Scichart支持创建多个图表的同时进行，可以提高工作效率。

四、常见问题和解决方法1.图表不显示：首先检查是否正确引入了Scichart的JavaScript库文件，并确保文件路径正确。

2.图表尺寸不合适：可以通过调整CSS样式来调整图表尺寸，也可以通过Scichart的API来控制图表大小。

3.图表数据错误：检查图表数据是否正确，并确保数据格式符合Scichart的要求。

4.交互功能无法使用：检查是否正确配置了交互功能的参数，并确保浏览器兼容性。

五、与其他工具的对比Scichart在科学和统计领域中有着广泛的应用，与其他数据可视化工具相比，它具有以下优势：1.丰富的图表类型：Scichart提供了多种图表类型，可以满足用户在各种场景下的需求。

Package‘brinton’January7,2023Type PackageVersion0.2.7Title A Graphical EDA ToolDescription An automated graphical exploratory data analysis(EDA)tool that introduces:a.)wideplot graphics for exploring the structure of a dataset through a grid of variablesand graphic types.b.)longplot graphics,which present the entire catalog of available graphics for representinga particular variable using a grid of graphic types and variations on these types.c.)plotup function,which presents a particular graphic for a specific variable of a dataset.The plotup()function also makes it possible to obtain the code used to generate the graphic, meaning that the user can adjust its properties as needed.d.)matrixplot graphics that is a grid of a particular graphic showing bivariate relationshipsbetween all pairs of variables of a certain(s)type(s)in a multivariate data set.License GPL-3Encoding UTF-8LazyData falseImports ggplot2,gridExtra,rmarkdown,glue,pander,lubridate,tibble,sm,RColorBrewer,forcats,GGally,patchwork,scalesSuggests knitr,MASS,hexbin,testthat(>=2.1.0)VignetteBuilder knitrRoxygenNote7.1.1SystemRequirements Pandoc(>=1.12.3),web browserURL https://sciencegraph.github.io/brinton/,https:///sciencegraph/brintonBugReports https:///sciencegraph/brinton/issuesNeedsCompilation noAuthor Pere Millán-Martínez[aut,cre],Ramon Oller Piqué[ctb]Maintainer Pere Millán-Martínez<*********************>Repository CRANDate/Publication2023-01-0714:00:10UTC12longplot R topics documented:longplot (2)matrixplot (3)plotup (4)wideplot (5)Index11 longplot Displays a longplot in a htmlfile.DescriptionA longplot is a range of suitable graphics that represent the relationship within the values of one,or a limited number,of variables in a dataset.Each graphic relates the values of all the selected variables and eventually the row number in which they appear.Usagelongplot(data,vars,label=TRUE,dir=tempdir())Argumentsdata Data.frame.Default dataset to use for plot.If not already a data.frame,it should befirst coerced to by[as.data.frame()].vars Character.A specific variable within the dataset.label Logical.If‘TRUE‘the output includes labels that show the names of the graph-ics that are being displayed.dir Directory in which thefiles are stored.DetailsIn order to present the range of graphics,the user must define a dataset and select at least one variable whitin it.Future work will include graphics that can combine up to three variables. ValueCause the side-effect of creating and displaying a temporary htmlfile that includes a range of graphics suitable for this particular combination of variables.See AlsoSpecimens of grphics for univariate and bivariate data.Examplesif(interactive()){longplot(esoph,"tobgp")}matrixplot3 matrixplot Displays a matrixplot of a particular typeof graphic from those included in theR hrefhttps://sciencegraph.github.io/brinton/articles/specimen2.htmlspecimenfor bivariate data in a htmlfile.DescriptionA matrixplot is a grid of a particular type of graphic showing bivariate relationships between allpairs of variables of a certain(s)type(s)in a multivariate data set.Usagematrixplot(data,dataclass=NULL,diagram=NULL,dir=tempdir())Argumentsdata Data.frame.Default dataset to use for plot.Unquoted.If not already a data.frame,it should befirst coerced to by as.data.frame().dataclass Character vector.The types of data to be considered among the following:•’logical’•’ordered’•’factor’•’numeric’•’datetime’•’character’diagram Character.A specific graphic to be presented within the ones considered in the2input variables specimen available at https://sciencegraph.github.io/brinton/articles/specimen2.html.dir Directory in which thefiles are stored.ValueCause the side-effect of creating and displaying a temporary htmlfile that includes a grid of graph-ics.The variables of a dataset arefirst grouped by the type of data,then,the variables matchingthe classes specified in the dataclass parameter,are represented in each row and/or column of thematrix.See AlsoSpecimen for bivariate data.Examplesif(interactive()){matrixplot(iris,dataclass=c("numeric","numeric"),diagram="bw contour plot with data points")}4plotup plotup Returns a ggplot object of a specific graphic explic-itly called by name from the ones included in theR hrefhttps://sciencegraph.github.io/brinton/articles/specimensDescriptionReturns a ggplot object of a specific graphic explicitly called by name from the ones included in the specimensUsageplotup(data,vars,diagram,output="plots pane",dir=tempdir())Argumentsdata Data.frame.Default dataset to use for plot.If not already a data.frame,it should befirst coerced to by[as.data.frame()].vars Character.A variable within the dataset.diagram Character.A specific graphic to be presented within the ones considered by the ’logical’,’ordered’,’factor’,’character’,’datetime’and’numeric’arguments ofthe’wideplot()’function.output Character.Type of output.•’html’:Creates and displays a htmlfile with the specific graphic.•’plots pane’:Default output,a ggplot2object in RStudio’s plots pane.•’console’:Prints the code that produces the specific graphic.dir Directory in which thefiles are stored.ValueThis function returns a c(’gg’,’ggplot’)object,but if the’output’argument is set to it’html’or ’console’,the function cause a side-effect:either creating and displaying a temporary htmlfile,or printing the ggplot2code to the console.See AlsoSpecimens of graphics for univariate and bivariate data.Examplesplotup(iris,"Petal.Width","color heatmap")plotup(iris,"Petal.Width","color heatmap",output="console")if(interactive()){plotup(iris,"Petal.Width","color heatmap",output="html")}wideplot Displays a wideplot in a htmlfile.DescriptionA wideplot is a grid of graphics where the graphics within each row corresponds to graphical rep-resentations of each one of the variables considered within a given dataset.The types of variables and the types of graphics are limited to those included in the specimen of graphics that require one input variable.Usagewideplot(data,dataclass=NULL,logical=NULL,ordered=NULL,factor=NULL,character=NULL,datetime=NULL,numeric=NULL,group=NULL,ncol=7,label="FALSE",dir=tempdir())Argumentsdata Data.frame.Default dataset to use for plot.Unquoted.If not already a data.frame, it should befirst coerced to by as.data.frame().dataclass Character vector.The types of data to be considered among the following:•’logical’•’ordered’•’factor’•’numeric’•’datetime’•’character’logical Character vector.Graphics for logical variables among the following:•’blank’•’line graph’•’tile plot’•’point graph’•’point-to-point graph’•’linerange graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’ordered Character vector.Graphics for ordered factor variables among the following:•’blank’•’line graph’•’tile plot’•’point graph’•’point-to-point graph’•’linerange graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’factor Character vector.Graphics for Character variables among the following:•’blank’•’line graph’•’freq.reordered line graph’•’alphab.reordered line graph’•’tile plot’•’freq.reordered tile plot’•’alphab.reordered tile plot’•’point graph’•’freq.reordered point graph’•’alphab.reordered point graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’•’freq.reordered binned heatmap’•’bw freq.reordered binned heatmap’•’color freq.reordered binned heatmap’•’alphab.reordered binned heatmap’•’bw alphab.reordered binned heatmap’•’color alphab.reordered binned heatmap’•’point-to-point graph’•’freq.reordered point-to-point graph’•’alphab.reordered point-to-point graph’•’linerange graph’•’freq.reordered linerange graph’•’alphab.reordered linerange graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’freq.reordered bar graph’•’bw freq.reordered bar graph’•’color freq.reordered bar graph’•’alphab.reordered bar graph’•’bw alphab.reordered bar graph’•’color alphab.reordered bar graph’character Character vector.Graphics for character variables among the following:•’blank’•’line graph’•’freq.reordered line graph’•’alphab.reordered line graph’•’tile plot’•’freq.reordered tile plot’•’alphab.reordered tile plot’•’point graph’•’freq.reordered point graph’•’alphab.reordered point graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’•’freq.reordered binned heatmap’•’bw freq.reordered binned heatmap’•’color freq.reordered binned heatmap’•’alphab.reordered binned heatmap’•’bw alphab.reordered binned heatmap’•’color alphab.reordered binned heatmap’•’point-to-point graph’•’freq.reordered point-to-point graph’•’alphab.reordered point-to-point graph’•’linerange graph’•’freq.reordered linerange graph’•’alphab.reordered linerange graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’freq.reordered bar graph’•’bw freq.reordered bar graph’•’color freq.reordered bar graph’•’alphab.reordered bar graph’•’bw alphab.reordered bar graph’•’color alphab.reordered bar graph’datetime Character vector.Graphics for datetime variables among the following:•’blank’•’line graph’•’stepped line graph’•’point graph’•’point-to-point graph’•’stepped point-to-point graph’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’•’bw heatmap’•’color heatmap’numeric Character vector.Graphics for numeric variables among the following:•’blank’•’area graph’•’stepped area graph’•’bw stepped area graph’•’color stepped area graph’•’seq.stripe graph’•’bw seq.stripe graph’•’color seq.stripe graph’•’line graph’•’stepped line graph’•’stripe graph’•’bw stripe graph’•’color stripe graph’•’binned stripe graph’•’bw binned stripe graph’•’color binned stripe graph’•’point graph’•’bw point graph’•’color point graph’•’point graph with trend line’•’bw point graph with trend line’•’color point graph with trend line’•’binned heatmap’•’bw binned heatmap’•’color binned heatmap’•’bw heatmap’•’color heatmap’•’binned point graph’•’bw binned point graph’•’color binned point graph’•’point-to-point graph’•’stepped point-to-point graph’•’bar graph’•’bw bar graph’•’color bar graph’•’histogram’•’bw histogram’•’color histogram’•’density plot’•’filled density plot’•’violin plot’•’filled violin plot’•’box plot’•’3uniaxial’•’normal qq plot’•’ecdf plot’•’dotted ecdf plot’•’stepped ecdf plot’group Quoted character.Group of prestablished graphics which marks represent:•’sequence’:the row number of the observations.•’scatter’:graphics which marks represent individual observations.•’bin’:observations into a series of intervals.•’model’:a model built from the observations.•’symbol’:different statistics through symbols.•’GOF’:the goodness offit of a statistical model.•’random’:random graphics.ncol Numeric.Number of columns.An integer between3and7.The fewer columns displayed,the larger the size of the resulting graphics,a feature that is especiallyuseful if the scale labels dwarf the graphics area.label Logical.If‘TRUE‘the output includes labels that show the names of the graph-ics that are being displayed.dir Directory in which thefiles are stored.ValueCause the side-effect of creating and displaying a temporary htmlfile that includes a grid of graph-ics.The variables of a dataset arefirst grouped by the type of data,then,each variable is graphically represented into a range of different graphics in one row of the matrix.See AlsoSpecimen for univariate data.Examplesif(interactive()){wideplot(sleep,dataclass=c("factor"),factor=c("point graph","line graph","tile plot"),numeric=c("point graph","line graph","stepped line graph"))}Indexlongplot,2matrixplot,3plotup,4wideplot,511。

可视化工具包VTK应用研究概述摘要:可视化工具包(Visualization Toolkit)是一个面向对象的可视化C++类库，它将一些常用的算法封装起来，细节屏蔽起来,以类库的形式提供给从事可视化应用研究以及可视化应用程序开发的工作者使用，极大地简化了他们的开发工作。

既然它在我们的开发过程中是如此重要，我们有必要对其有详细而深刻的了解。

故本文从可视化工具包的处理机制、框架结构、对象模型方面详细地介绍了VTK,并给出了它在地形三维可视化方面的应用。

关键词:科学计算可视化;可视化工具包（VTK）;对象模型；地形可视化1、引言科学计算可视化（Visualization in Scientific Computing）[1]是1987年由B.H.McCormick等人根据美国国家科学基金会（NSF）召开的科学计算可视化研讨会的内容而撰写的一份报告中正式提出来的。

研讨会发表的总报告给出了科学计算可视化的定义、覆盖的领域以及近期与长期的研究方向。

从此美国国家科学基金会的几个学部开始支持可视化的研究项目。

从1990年起,美国IEEE计算机学会开始举办一年一度的可视化国际学术会议,这标志着“科学计算可视化”作为一个学科已经成熟,它的应用遍及所有应用计算机从事计算的科学与工程学科,并且获得了巨大的成功[2]。

科学计算可视化[3]是运用计算机图形学和图像处理技术将科学计算过程及计算结果的数据转换为图形及图像在屏幕上显示出来并进行交互处理的理论方法和技术。

它将大量枯燥的数据以图形图像这种直观的方式显示出来,使观察者可以准确地发现隐藏在大量数据背后的规律,从而帮助人们更好地理解和分析这些数据，大大提高了数据的处理速度。

它的出现，对于加快科学进程具有很大的推动作用。

近年来伴随着计算机硬件水平的提高和可视化理论及方法的不断完善，可视化应用已经涉及到医学、地质勘探、气象学、地球科学、产品设计、建筑等各个领域。

但是随着可视化技术在许多领域的广泛应用和发展,也暴露出了一些迫切需要解决的问题。

tableau功能Tableau是一款数据可视化和商务智能工具，具有强大的功能和易于使用的界面。

它可以从多种数据源中提取数据，进行数据清洗和转换，并创建各种类型的图表、图形和仪表板。

以下是Tableau的一些主要功能。

1. 数据连接与整合：Tableau可以从多种数据源中提取数据，包括Excel、数据库、云存储等，使您可以整合多个数据源的数据。

通过使用Tableau的数据整合功能，可以进行数据清洗和转换，以便更好地理解和分析数据。

2. 数据探索和可视化：Tableau提供了各种图表、图形和地图，以帮助用户更好地理解和探索数据。

用户可以轻松地拖放字段到图表中，通过更改图表类型、调整轴和滤镜等操作来创建交互式图表和仪表板。

此外，Tableau还提供了强大的可视化工具，例如分析示例数据和对数据进行统计分析。

3. 大数据处理：Tableau可以处理大规模的数据集，使用户能够快速分析和可视化大量数据。

它支持对大数据源的连接和查询，通过在内存中缓存数据来保持快速的性能。

此外，Tableau还提供了一些优化功能，如数据提取和数据分片，以提高大数据集的处理速度。

4. 仪表板和报告：Tableau允许用户创建交互式的仪表板和报告，将多个图表和图形组合在一起，并添加交互式功能，如过滤器、筛选和导航功能。

用户可以自由地调整和布置仪表板上的元素，以创建自定义的仪表板布局。

此外，Tableau还提供了许多可视化工具，如动态滚动和故事板，以帮助用户更好地呈现数据。

5. 协作和共享：Tableau提供了多种协作和共享功能，使用户能够与团队成员共享和交流数据可视化和报告。

用户可以将仪表板和报告发布到Tableau Server或Tableau Public上，或使用Tableau的共享和协作工具与他人共享工作簿。

此外，Tableau还提供了一些协作功能，如注释和标记，以帮助团队成员进行实时交流和讨论。

综上所述，Tableau具有强大的功能和易于使用的界面，可以帮助用户更好地理解和分析数据。

教学有方JIAOXUE YOUFANG一、小学生科学高阶思维发展的困境2022年，教育部颁发了《义务教育科学课程标准》，强调科学课程要培养的学生核心素养，包括科学观念、科学思维、探究实践、态度责任等方面。

胡卫平教授提出的“核心素养之核心”的科学思维越来越得到重视。

小学科学承载着帮助学生初步建构科学概念，并将相关概念结构化以及逐渐形成知识体系的任务。

要完成这个任务，学生要经历从非本质到本质特征的比较，判断现象与现象之间的因果关系，从具象到抽象以及将零散的概念形成结构化概念的思维发展过程，需要超越简单记忆、理解的更高认知水平的思维方式，培养学生以比较思维、因果逻辑思维、概括思维、结构化思维为主的小学生科学高阶思维。

（一）从非本质到本质比较是科学学习中一种常用的建构概念的思维方法。

建构概念过程中，需要通过比较事物来认识事物的共性与差异性。

许多学生往往能关注到事物的非本质特征，却忽视对事物的本质特征进行抽象，从而影响正确的科学概念建构。

（二）从相关到因果学生在探究过程中会观察到多个现象并建立它们之间的相互联系，但对现象间的因果关系很难进一步判断。

这妨碍了相关概念的建构。

（三）从具象到抽象概念建构需从一些具体的有共同特性的事物中抽象概括出它们的一般性或共有特性。

学生在抽象概括过程中缺乏从事物的许多特性中概括出本质特性的能力，影响着概念建构。

（四）从零散到结构化将已学的科学概念结构化是形成知识体系的重要过程。

由于学生结构化思维薄弱，面对多个零散且相关的概念时，很难建立多个概念之间的关系，会影响知识体系的形成。

综上所述，小学生科学高阶思维的发展影响着学生科学概念的建构及知识体系的形成。

因此，我们需要通过思维可视化的教学手段发展学生科学高阶思维，同时帮助学生提升科学概念建构能力和科学核心素养。

二、思维可视化对开拓小学生科学高阶思维的意义思维可视化是指运用图示将原本不可视的思维清晰呈现出来，是一种符合学生认知心理的学习方式。

如何利用数据可视化工具提升学生思维能力在教育领域，学生的思维能力是其学习和个人发展中至关重要的一环。

而数据可视化工具则为教学提供了一种更加直观、生动的方式，能够帮助学生更好地理解和分析各种知识和信息。

本文将探讨如何利用数据可视化工具提升学生思维能力，并介绍一些常用的数据可视化工具。

一、数据可视化的重要性和作用在信息爆炸的时代，学生面临着海量的信息，如何从中提取有用的、准确的知识成为了一个难题。

数据可视化工具的出现填补了这一空白，通过将数据转化为图表、图像等形式，帮助学生更好地理解和分析数据。

其重要性和作用主要体现在以下几个方面：1. 提供直观的信息展示：数据可视化工具能够将抽象的数据内容以图表、地图、图像等形式直观地展示出来，使学生更容易理解、记忆和分析数据。

2. 培养学生分析问题的能力：通过使用数据可视化工具，学生能够学会通过观察和分析图表等信息，从大量数据中发现问题，进而培养学生的问题分析和解决的能力。

3. 增强学生的思维逻辑：数据可视化工具不仅可以展示数据，还可以通过各种图表和图像之间的关系帮助学生构建思维逻辑，培养学生的逻辑思维能力。

4. 培养学生的批判性思维：通过对数据的可视化呈现，学生不仅能够了解数据，还可以对数据进行批判性的思考和分析，提高学生的批判性思维能力。

二、常用的数据可视化工具以下是几个常用的数据可视化工具，教师和学生可以根据具体需求选择合适的工具：1. Tableau Public：该工具提供了强大的数据分析和可视化功能，用户可以通过简单的拖拽操作创建各种图表，并可以将其分享到公共网站上。

它的交互性和美观性是其最大的特点。

2. Google 数据工作室：这是一款免费的数据可视化工具，用户可以通过导入数据、选择图表类型等方式创建各种图表。

它与Google表格等工具的集成性很好，适合学生在课堂上使用。

3. Microsoft Excel：作为强大的电子表格软件，Excel提供了丰富的图表功能，用户可以根据需要创建各种类型的图表。

VCollab—大数据轻量化、可视化工具产品介绍VCollab是全球首屈一指的CAD/CAE仿真数据轻量化、可视化和共享技术开发者，可以成功地帮助制造企业的设计人员、仿真人员、优化人员、产品经理在不需要复杂的架构或昂贵的CAD/CAE软件前提下直接读取仿真结果、实现人员之间的协同交流，极大促进了制造企业仿真能力、信息化水平和生产力提升。

其核心功能包括：•数据轻量化• 结果可视化• 格式同一化• 工作高效化• 协同标准化传统数据协同VCollab数据协同• 结果文件庞大难以共享、传输、存档• 多种软件、多种数据格式难以统一• 不同学科数据难以实现协同• 多学科联合仿真结果难以协同显示• 数据、模型保密性难以保证• 结果文件小、方便共享、传输、存档• 统一转化成cax数据格式• 不同学科、不同复杂程度模型协同显示• 多学科联合仿真结果同步显示• 数据保密性强、操作方便软件特色1、提供仿真结果数据管理标准，用3D CAX文档可以作为长期贮存的CAE结果文件，可整合于SDM、SLM、PDM, PLM既有管理系统中；2、对仿真结果压缩率可达99%，储存成3D CAX中间交流格式，减少贮存空间便于网络传输，用户可以直接浏览三维信息；3、有效支持企业内/外交流与协同，单一浏览器可以查看不同的CAE/CFD结果文件，方便非专业人员,设计师,管理层,销售,客户等浏览和使用仿真结果；4、丰富的可视化功能: BOM、剖面、测量、批注、动画、X-Y图标等功能、可直接在2D/3D图面上进行批注、尺寸标注、剖面分析、装配分析、模型检查等；5、3D CAX档案可嵌入到Office文件、Web网页中发布。

解决方案大数据轻量化•可提取后续需要显示，处理，协同的关键数据，过滤非必要数据。

• 压缩数据组• 压缩后生成轻量化的，高效的3D可处理的.CAX文件，其产生的大数据结果可方便在各领域通过网络交流协同。

压缩结果常用CAE软件压缩结果文件提取压缩ANSYS结果文件CAX标准化• CAX标准格式是满足CAD，CAM，及CAE数据协同要求的标准文件格式。

VIS设计系统内容VIS（Visualization Information System）是一种可视化信息系统，通过图表、图形和其他可视化方式呈现数据和信息，帮助用户更好地理解和分析数据，并支持决策和沟通。

它是一种数据可视化工具，可以用于各种领域的数据分析、市场研究、业务决策等。

1.数据采集：VIS系统需要从不同的数据源中收集数据。

数据源可以包括数据库、文件、API接口等。

数据采集可以是同步的，也可以是异步的。

同步数据采集是指定期从数据源获取最新的数据，异步数据采集是指在需要时从数据源获取数据。

2.数据清洗和预处理：采集回来的数据通常需要进行清洗和预处理，以便能够正确地进行可视化呈现。

数据清洗主要包括去除错误数据、填充缺失值、处理异常值等。

数据预处理主要包括数据转换、聚合、归一化等。

3.可视化设计：可视化是VIS系统的核心内容，它包括将数据以图表、图形等形式进行展示。

可视化设计需要根据不同的数据类型和分析目的选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。

同时，还需要设计合适的数据颜色、字体、图形等，以使得数据能够准确、清晰地传达给用户。

4.交互设计：交互设计是VIS系统的关键。

通过交互设计，用户可以与可视化界面进行直接的交互，从而深入地了解数据、探索数据。

交互设计包括通过拖拽、缩放、旋转等手势操作来控制可视化界面；通过点击、选择等方式来筛选数据和进行数据分析；通过工具栏、菜单等来调整可视化参数。

5.数据分析和挖掘：VIS系统不仅是数据展示的工具，还是数据分析和挖掘的工具。

它可以提供一系列的分析功能，如数据聚类、回归分析、关联分析等。

通过数据分析和挖掘，用户可以从数据中发现规律、趋势，为决策提供支持。

6.结果呈现和分享：VIS系统可以将分析结果以报表、PPT等形式进行呈现和分享。

用户可以将可视化界面的截图或者报表导出保存，也可以将分析结果直接分享给他人。

总的来说，VIS设计系统内容包括数据采集、数据清洗和预处理、可视化设计、交互设计、数据分析和挖掘、结果呈现和分享等方面。

推荐⼏款Redis可视化⼯具（太厉害了）⽬录1.命令⾏2.可视化⼯具分类3. RedisDesktopManager4.medis5.AnotherRedisDesktopManager6.FastoRedis7.RedisPlus8.Red9.RedisInsight10.Iedis211.总结1. 命令⾏不知道⼤家在⽇常操作redis时⽤什么可视化⼯具呢？以前总觉得没有什么太好的可视化⼯具，于是问了⼀个业内朋友。

对⽅回：你还⽤可视化⼯具？直接命令⾏呀，redis提供了这么多命令，操作起来⾏云流⽔。

⽤可视化⼯具觉得很low。

命令⾏的鄙视⽤⼯具的，⽤⾼端⼯具的鄙视低端⼯具的，鄙视链⼀直存在。

虽然⽤命令⾏⾃⼰也可以，但是总感觉效率上不如⽤⼯具，在视觉上不那么直观。

尤其是看json的时候，在命令⾏就很不友好。

⼤佬朋友说：谁说命令⾏就不能格式化json了？可以利⽤iredis，⽤|将redis通过pipe⽤shell的其他⼯具，⽐如jq/fx/rg/sort/uniq/cut/sed/awk等处理。

还能⾃动补全，⾼亮显⽰，功能很多好吧，确实⽜逼。

附上这个⼯具的官⽹地址，喜欢⽤命令⾏的朋友可以去试⼀试，绝对能让喜欢命令⾏的你爽的飞起来。

但是我相信⼤多数开发者还是习惯⽤可视化⼯具。

我⾃⼰也⽤过不少redis的可视化⼯具。

今天就细数下市⾯上流⾏的各个可视化的⼯具的优劣势。

帮助你找到最好的redis可视化⼯具。

提升debug效率。

如果你想直接看最终总结，可以直接拉到⽂章的末尾。

2. 可视化⼯具分类按照redis可视化⼯具的部署来分，可以分成3⼤类桌⾯客户端版web版IDE⼯具的plugin桌⾯版这次评测的软件如下：redis desktop managermedisAnotherRedisDesktopManagerfastoredisredis-plusredWeb版本评测的软件如下：redis-insightIDE插件版本，这⾥只评测IntelliJ IDEA的插件，eclipse的就不作介绍了Iedis23. Redis Desktop Manager这个⼯具应该是现在使⽤率最⼴的可视化⼯具了。

qt designer的概念Qt Designer是一款用于创建Qt GUI应用程序的可视化工具。

它提供了一个直观的界面，使用户可以轻松地设计和布局GUI界面，而不需要编写任何代码。

Qt Designer是Qt开发工具包的一部分，可以与Qt Creator一起使用，也可以作为独立的应用程序使用。

Qt Designer的主要功能包括：1. 可视化设计界面：Qt Designer提供了一个可视化的界面，用户可以通过拖放和调整控件的属性来设计GUI界面。

用户可以选择不同的控件，如按钮、标签、文本框等，并将它们放置在窗口中。

2. 属性编辑器：Qt Designer还提供了一个属性编辑器，用户可以使用它来编辑控件的属性，如大小、位置、颜色、字体等。

用户可以通过属性编辑器来设置控件的外观和行为。

3. 信号和槽编辑器：Qt Designer还提供了一个信号和槽编辑器，用户可以使用它来定义控件之间的交互。

用户可以选择不同的信号和槽，并将它们连接起来，以实现控件之间的通信。

4. 预览和测试：Qt Designer还提供了一个预览和测试功能，用户可以使用它来查看GUI界面的外观和行为，并测试它们是否按照预期工作。

Qt Designer的优点：1. 简单易用：Qt Designer提供了一个直观的界面，使用户可以轻松地设计和布局GUI界面，而不需要编写任何代码。

2. 高效性：Qt Designer可以大大提高GUI应用程序的开发效率，因为它可以帮助用户快速创建和修改GUI界面。

3. 可扩展性：Qt Designer可以与其他Qt工具和库一起使用，如Qt Creator、Qt Widgets、Qt Quick等，从而提供更多的功能和灵活性。

总之，Qt Designer是一个非常有用的工具，可以帮助开发人员快速创建和修改GUI应用程序的界面。

它提供了一个直观的界面，使用户可以轻松地设计和布局GUI界面，而不需要编写任何代码。

ORIGIN使用说明ORIGIN使用说明1：简介1.1 ORIGIN是一款功能强大的数据可视化工具，旨在帮助用户轻松地分析和可视化数据。

1.2 本文档将详细介绍ORIGIN的各项功能与使用方法。

2：安装与配置2.1 ORIGIN安装程序。

2.2 运行安装程序，并按照提示完成安装。

2.3 配置ORIGIN的基本设置，如语言、主题、默认路径等。

3：数据加载与导入3.1 打开ORIGIN软件。

3.2 “文件”菜单，选择“导入”。

3.3 选择要导入的数据文件，并按照需要设置导入选项。

4：数据处理与编辑4.1 在ORIGIN中对数据进行基本的统计分析，如均值、标准差、相关性等。

4.2 对数据进行筛选、排序、合并等操作。

4.3 对数据进行图表化处理，如绘制曲线图、柱状图、饼图等。

5：图表设计器5.1 利用ORIGIN的图表设计器创建各种类型的图表。

5.2 自定义图表的外观，包括颜色、线型、点型等属性。

5.3 添加图例、坐标轴、标题等元素，以及调整其样式和位置。

6：数据分析6.1 使用ORIGIN提供的各种统计方法进行数据分析，如回归分析、聚类分析等。

6.2 运用自定义函数或脚本进行高级数据分析和处理。

7：数据导出与分享7.1 将数据以各种格式导出，包括Excel、CSV、图片等。

7.2 通过邮件、社交媒体等方式分享数据与图表。

附件：本文档无附件。

法律名词及注释：1： ORIGIN：指本文档中所述的ORIGIN软件，版权归ORIGIN公司所有。

2：数据可视化工具：指将数据以图表形式展示的软件工具。

3：统计分析：指对数据进行整理、描述和解释的一系列方法和技术。

简述数据建模与可视化一、数据建模数据建模是指将现实世界中的数据转化为计算机可以处理的形式，以便于存储、管理和分析。

数据建模通常采用图形化的方式来表示数据之间的关系和属性，常用的工具有ER图和UML。

1. ER图ER图（Entity-Relationship Diagram）是一种用于描述实体间关系的图形化工具。

它由实体、属性和关系三部分组成。

实体表示现实世界中具有独立存在意义的对象，属性表示实体所具有的特征，关系表示不同实体之间的联系。

2. UMLUML（Unified Modeling Language）是一种面向对象建模语言，它可以用于对软件系统进行建模。

UML包括类图、时序图、活动图等多种类型，每种类型都有自己特定的语法和符号。

二、可视化可视化是指通过图形化方式来呈现数据或信息，以便于用户更好地理解和分析。

可视化工具通常包括表格、柱状图、折线图等多种类型。

1. 表格表格是最基本也是最常见的可视化工具之一。

它可以将大量数据以表格形式展示出来，并且可以根据需要进行排序、筛选等操作。

2. 柱状图柱状图是一种用于展示数据分布情况的图形化工具。

它通过不同长度的柱子来表示不同数据之间的大小关系，以便于用户进行比较和分析。

3. 折线图折线图是一种用于展示数据变化趋势的图形化工具。

它通过连接不同数据点来表示数据随时间或其他因素的变化情况，以便于用户进行趋势分析。

三、数据建模与可视化的关系数据建模和可视化是密切相关的。

在进行数据建模时，我们需要考虑如何将现实世界中的复杂数据转化为计算机可以处理的形式，并且需要考虑如何将这些数据呈现给用户。

而可视化则是将这些处理后的数据以图形化方式呈现给用户，以便于用户更好地理解和分析。

同时，好的可视化工具也可以帮助我们更好地进行数据建模。

例如，在使用ER图或UML进行建模时，我们可以使用相应的软件工具来绘制图形，并且可以通过调整颜色、样式等方式使得图形更加美观和易于理解。

总之，数据建模和可视化是相互依存、相互促进的关系。