实验五 数据和函数的可视化1

实验数据与曲线拟合一、引言实验数据与曲线拟合是科学研究和工程应用中常见的任务之一。

通过对实验数据进行曲线拟合，可以找到数据背后的规律和趋势，从而进行预测、优化和决策。

本文将介绍实验数据与曲线拟合的基本概念、方法和应用。

二、实验数据的收集与处理1. 实验数据的收集实验数据的收集是实验研究的基础，可以通过传感器、仪器设备或人工记录等方式进行。

在收集实验数据时，应注意数据的准确性和可靠性，避免误差和干扰的影响。

2. 实验数据的处理在进行曲线拟合之前，需要对实验数据进行处理，以提高数据的可靠性和可用性。

常见的数据处理方法包括数据清洗、异常值处理、数据平滑和数据归一化等。

三、曲线拟合的基本概念1. 曲线拟合的定义曲线拟合是通过数学模型来描述和预测实验数据的一种方法。

通过找到最佳拟合曲线，可以近似地表示实验数据的规律和趋势。

2. 曲线拟合的目标曲线拟合的目标是找到最佳拟合曲线，使得拟合曲线与实验数据之间的误差最小化。

常见的误差度量方法包括最小二乘法、最大似然估计和最小绝对值法等。

3. 曲线拟合的模型曲线拟合的模型可以是线性模型、非线性模型或混合模型等。

选择合适的模型需要根据实验数据的特点和目标需求进行。

四、曲线拟合的方法1. 线性回归线性回归是一种常见的曲线拟合方法，适用于线性关系较为明显的实验数据。

通过最小化实验数据与拟合曲线之间的误差，可以得到最佳拟合直线。

2. 非线性回归非线性回归适用于实验数据存在非线性关系的情况。

常见的非线性回归方法包括多项式回归、指数回归和对数回归等。

通过选择合适的函数形式和参数，可以得到最佳拟合曲线。

3. 插值法插值法是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法。

常见的插值方法包括拉格朗日插值、牛顿插值和样条插值等。

通过插值方法可以得到平滑的曲线拟合结果。

4. 最小二乘法最小二乘法是一种通过最小化实验数据与拟合曲线之间的误差来求解模型参数的方法。

通过最小二乘法可以得到最佳拟合曲线的参数估计值，并评估拟合曲线的拟合程度。

MATLAB专题实验指导书刘美兰吴彩玲电信学院自动化系2006年6月目录实验一MATLAB的安装------------------------------------------1 实验二Desktop操作桌面基础-----------------------------------5实验三数值数组及其运算----------------------------------------10实验四数据和函数的可视化-----------------------------------------16实验五MATLAB仿真环境-----------------------------------------------22实验六句柄图形和图形用户界面制作--------------------------------24附录1 Matlab的函数及指令Functions and Commands----------27附录2 SIMULINK的库模块-----------------------------------------------38实验一 MATLAB的安装一、实验目的熟练Matlab的安装步骤。

二、Matlab安装的硬件要求硬件要求：CPU：Pentium II以上，内存24MB以上，CD-ROM(安装用)。

硬盘安装前应有2MB以上空间。

8位以上显卡，图形加速卡，声卡。

三、实验内容和步骤MATLAB软件的安装与卸载。

下面以一台PC机（操作系统为WIN2000）为例，介绍Matlab的安装过程。

1）把安装盘放入CD-ROM，一般会自动运行安装程序，如果不运行，可以进入光盘双击setup.exe文件，初始化完成，会出现图1-1所示界面。

图1-12）单击Next按钮，出现一个对话框，如图1-2所示，输入你的安装序列号。

图1-23）单击Next，出现对话框如图1-3，内容是你是否接受协议。

物理实验技术中的数据可视化方法分享导语：数据可视化在科学领域中起着重要的作用，它可以将复杂的数据以图表和图像的形式展现出来，使科学家更加直观地理解数据并得出科学结论。

在物理实验中，数据的可视化方法尤其重要，本文将分享几种常用的物理实验技术中的数据可视化方法。

一、直方图直方图是最常见的数据可视化方法之一，它通过将数据划分为若干个等宽的区间，统计每个区间内数据的频数或频率，并绘制柱状图来展示数据的分布情况。

在物理实验中，直方图可以用来表示某个物理量的测量结果分布。

例如，在测量某个物体的重量时，可以将不同重量范围的数据分为若干个区间，并绘制直方图来展示重量的分布情况，从而得到重量的平均值和标准偏差等信息。

二、散点图散点图可以用来展示两个变量之间的关系。

在物理实验中，经常需要研究不同物理量之间的相关性，散点图可以直观地显示出变量之间的关系。

例如，研究力和位移之间的关系时，可以将不同力下的位移数据以散点图的形式呈现，根据散点图的分布特征可以得出力和位移之间的关系是线性还是非线性。

三、曲线拟合曲线拟合是一种对实验数据进行分析的常用方法，它可以利用已知的函数形式，使拟合出的曲线与实际数据最为接近，从而获取更多的信息。

在物理实验中，曲线拟合常常用于确定实验数据的规律和参数。

例如，在测量电路中的电流和电压关系时，可以通过曲线拟合得到电阻的阻值，从而进一步研究电路的特性和性能。

四、色谱图色谱图是一种常见的物理实验数据可视化方法，它在分析化学和物质分离领域得到广泛应用。

色谱图通过将混合物中的各个组分按照不同的物理或化学性质进行分离，并将分离后的物质以峰的形式展示出来，表示各个组分的含量和相对浓度。

例如，在气相色谱实验中，可以用色谱图来表示混合气体中各种气体的相对含量，从而进行气体成分的定量分析。

五、动态演示动态演示是一种将实验过程以动画或视频的形式展示出来的数据可视化方法。

在物理实验中，动态演示可以用来呈现某个物理现象的演变过程，从而更加直观地理解物理规律和原理。

python数字实验报告Python数字实验报告引言：Python是一种功能强大的编程语言，它提供了丰富的数字处理功能。

本文将通过一系列实验，探索Python中数字的特性和应用。

我们将介绍数字的基本操作、数值类型转换、数学函数、随机数生成以及数据可视化等方面的内容。

一、数字的基本操作Python中的数字类型包括整数（int）、浮点数（float）和复数（complex）。

我们可以使用基本运算符（如加减乘除）对数字进行操作，并通过变量来存储和使用数字。

Python还提供了丰富的数学函数库，如math模块，可以进行更复杂的数值计算。

二、数值类型转换在实际应用中，我们常常需要将数字从一种类型转换为另一种类型。

Python提供了一些内置函数，如int()、float()和complex()，可以实现不同数值类型之间的转换。

我们可以利用这些函数来处理数据类型不一致的情况，确保数值计算的准确性。

三、数学函数的应用数学函数是Python中的重要工具，它们可以帮助我们解决各种实际问题。

例如，我们可以使用math模块中的函数计算三角函数、指数函数、对数函数等。

这些函数可以在科学计算、数据分析、图像处理等领域发挥重要作用。

四、随机数生成随机数在计算机科学和统计学中有着广泛的应用。

Python中的random模块提供了生成随机数的函数。

我们可以通过random模块生成伪随机数序列，并利用这些随机数进行模拟实验、随机抽样等操作。

同时，我们还可以设置随机数的种子，以确保实验的可重复性。

五、数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节。

Python中的matplotlib库可以帮助我们生成各种图表，如折线图、散点图、柱状图等。

通过可视化手段，我们可以更直观地分析和展示数据，从而得到更深入的洞察。

结论：通过本次实验，我们深入了解了Python中数字的特性和应用。

我们学习了数字的基本操作、数值类型转换、数学函数、随机数生成以及数据可视化等方面的知识。

实验一、Matlab 软件的安装与基本使用一、实验目的和要求：学会MA TLAB 软件的安装方法，熟悉MA TLAB 的工作环境及其基本功能的设置，以及基本指令的使用，了解MA TLAB 数值数组及其矩阵操作的使用、复数的输入方法。

二、实验内容和步骤：1、完成MA TLAB 软件的安装。

2、安装完成后启动MA TLAB 软件，熟悉MA TLAB 的工作环境。

打开MA TLAB 7，默认打开的窗口包括： (1)命令窗口(Command Window)； (2)命令历史窗口(Command History)； (3)工作间管理窗口(Workspace)；(4)当前路径窗口(Current Directory)此外，还有捷径键、编译窗口、图形窗口和帮助窗口等其他种类的窗口，结合课本实例，熟悉每个窗口的功能和基本使用。

3、（1）求23)]47(212[÷-⨯+的运算结果，注意命令后有无分号的作用。

命令及结果如下：t=[12+2*(7-4)]/3^2t = 2（2）求20012x x v t at =++的值，其中t=5s 、010x m =、015/v m s =、29.81/sec a m =-。

命令及结果如下：syms t x0 v0 a; t=5,x0=10,v0=15,a=-9.18; x=x0+v0*t+1/2*a*t^2 t = 5 x0 = 10 v0 = 15 x = -29.7500(3) 设3x =, 4v =，用MA TLAB 命令求下列各式的值：1）22log()x v + 命令及结果如下：syms x v x=3,v=4; log(x^2+v^2)x = 3 ans =3.21892)2(2)x v - 命令及结果如下：syms x vx=3,v=4;f=(sqrt(x-3))/(x-2*v)^2 x = 3 f = 0 3) |sin 2|vx e命令及结果如下： syms x v x=3,v=4;t=abs(2*x)*exp(v) x = 3t = 327.58894、用三种不同的方法输入矩阵1234246836912a ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，运行并观察实验结果，矩阵的三种基本输入方法如下：a=[1,2,3,4;3,4,6,8;3,6,9,12] a =1 2 3 4 3 4 6 8 3 6 9 12>> a=[1,2,3,43,4,6,8 3,6,9,12]a =1 2 3 4 3 4 6 8 3 6 9 12>> >>利用M 文件创建 1 2 3 4 3 4 6 8 3 6 9125、输入复数矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+++=i ii i24356223B ，并求其实部、虚部、模和幅角（分别用弧度和角度表示），了解MA TLAB 向量化运算的特点。

#画图，节点大小10，边的颜色为蓝色，透明度0.45，节点标签字体大小9 labels=nx.draw_networkx_labels(G8,pos=pos) #绘制网络G8的边图pylab.show()结果展示2．科幻作者关系图（Python与Gephi与实现）代码import csvnodemap={} #创建一个空的列表#此函数功能是：找、添加节点，并计数def addNode(name):if name in nodemap:node=nodemap[name]node["count"]+=1#在nodemap中，假如有此节点，此节点计数+1else:node={"nodeid":name,"count":1}nodemap[name]=node#如果没有该节点，则记录该节点名称，数量记为1，添加到nodemap returnwith open("C:/Users/Administrator/Desktop/科幻作者/SciFiWriters.txt","r") as inputfile:#打开txt文件，把它作为inputfile文件，r为只读模式datareader=csv.reader(inputfile,delimiter="\t")#从csv文件中读取数据，记录为datareader，分隔符：横向制表符next(datareader,None)#跳过第一行数据#过每一行数据，添加起点，和目标点for row in datareader:addNode(row[0])addNode(row[1])with open("node.txt","w",newline="") as nodefile:#打开文件记为nodefile文件，以w的方式，newline=""为不写入空行formatter=csv.writer(nodefile,delimiter="\t")#从csv文件中写入数据，记录为formatter，分隔符：横向制表符formatter.writerow(["Id","Count"]) #第一行写为ID Count#把nodemap内所有节点，名称和数量写入formatter内for name in nodemap:node=nodemap[name]formatter.writerow([node["nodeid"],node["count"],])结果展示。

python数据可视化第五章实训Python数据可视化第五章实训介绍本文将介绍Python数据可视化第五章实训，主要包括以下内容：1. 实验目的和背景2. 实验环境和工具3. 实验步骤和操作4. 实验结果分析和总结实验目的和背景本次实验的主要目的是了解如何使用Python进行数据可视化，掌握Matplotlib库的基本使用方法。

通过对实验数据进行处理和分析，学习如何绘制各种类型的图表，并能够根据需要对图表进行自定义设置。

实验环境和工具本次实验需要使用到以下工具和环境：1. Python 3.x版本2. Jupyter Notebook或其他Python IDE3. Matplotlib库Matplotlib是Python中用于绘制各种类型图表的一个常用库，它提供了简单易用的API接口，支持多种图表类型，并且可以进行自定义设置。

实验步骤和操作1. 安装Matplotlib库在Jupyter Notebook或其他Python IDE中打开命令行窗口，输入以下命令安装Matplotlib库：```pip install matplotlib```2. 导入Matplotlib库并加载数据集在代码文件中导入Matplotlib库并加载需要处理的数据集。

例如：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 加载数据集data = pd.read_csv("data.csv")```3. 绘制折线图使用Matplotlib库绘制折线图，可以使用plot()函数实现。

例如：```python# 绘制折线图plt.plot(data['x'], data['y'])# 显示图表plt.show()```4. 绘制散点图使用Matplotlib库绘制散点图，可以使用scatter()函数实现。

excel实验报告总结Excel实验报告总结一、引言在现代科学研究和数据分析中，Excel作为一款常用的电子表格软件，具有强大的数据处理和分析功能。

本次实验旨在通过使用Excel软件，对实验数据进行处理和分析，并总结出相关结论。

二、实验目的本次实验的目的是通过Excel软件对一组实验数据进行处理和分析，以便得出准确的结论。

通过实验，我们可以掌握Excel软件的基本操作和常用函数的使用方法，并了解如何利用Excel进行数据可视化和图表绘制。

三、实验步骤1. 数据导入：首先，我们将实验数据导入Excel软件中。

通过选择“文件”菜单中的“导入”选项，我们可以将实验数据从外部文件导入到Excel中。

2. 数据清洗：在导入数据后，我们需要对数据进行清洗。

通过使用Excel的筛选功能，我们可以删除重复数据和异常值，以确保数据的准确性和一致性。

3. 数据处理：在数据清洗完成后，我们可以开始对数据进行处理。

通过使用Excel的函数，如求和、平均值、最大值、最小值等，我们可以对数据进行统计和计算，以得出有关实验结果的相关指标。

4. 数据可视化：为了更好地理解和展示实验结果，我们可以利用Excel的图表功能对数据进行可视化。

通过选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，我们可以直观地展示实验结果的变化趋势和比例关系。

5. 结果分析：在数据处理和可视化完成后，我们可以对实验结果进行分析。

通过观察图表和计算出的指标，我们可以得出对实验现象的解释和结论，并与理论预期进行比较。

四、实验结果与讨论通过对实验数据的处理和分析，我们得出了以下结论：1. 实验结果与理论预期一致：通过对比实验结果与理论预期，我们发现实验结果与理论预期一致。

这表明实验数据的准确性和可靠性。

2. 数据趋势分析：通过观察折线图，我们可以看出实验结果呈现出明显的上升趋势。

这说明实验变量对实验结果有明显的影响。

3. 异常值分析：通过使用Excel的异常值检测功能，我们发现实验数据中存在一些异常值。

一、课程目的初步学会使用MATLAB软件，掌握MATLAB基本的函数的使用，熟练MATLAB编程，以便为今后数字信号的处理打下基础。

二、课程内容实验一 MATLAB语言基础实验目的：基本掌握 MATLAB 向量、矩阵、数组的生成及其基本运算(区分数组运算和矩阵运算)、常用的数学函数。

了解字符串的操作。

实验内容:1、创建以下矩阵：A为3×4的全 1 矩阵、B为3×3的0矩阵、C 为3×3的单位阵、D为3×3的魔方阵、E由C和D纵向拼接而成、F抽取E的2～5行元素生成、G由F经变形为3×4的矩阵而得、以G为子矩阵用复制函数(repmat)生成6×8的大矩阵H。

源程序：A=ones(3,4)% A为3×4的全 1 矩阵B=zeros(3)% B为3×3的0矩阵C=eye(3)% C为3×3的单位阵D=magic(3)% D为3×3的魔方阵E=cat(1,C,D)% E由C和D纵向拼接而成F=E(2:5,:)% F抽取E的2～5行元素生G=reshape(F,3,4)% G由F经变形为3×4的矩阵而得H=repmat(G,2,2) %以G为子矩阵用复制函数(repmat)生成6×8的大矩阵H运行结果：A =1 1 1 11 1 1 11 1 1 1B =0 0 00 0 00 0 0C =1 0 00 1 0 0 0 1 D =8 1 6 3 5 7 4 9 2 E =1 0 0 0 1 0 0 0 1 8 1 6 3 5 7 4 92 F =0 1 0 0 0 1 8 1 6 3 5 7 G =0 3 1 1 0 1 5 6 8 0 0 7 H =0 3 1 1 0 3 1 1 0 1 5 6 0 1 5 6 8 0 0 7 8 0 0 7 0 3 1 1 0 3 1 1 0 1 5 6 0 1 5 6 8 0 0 7 8 0 0 72、（1）用矩阵除法求下列方程组的解 x=[x 1；x 2；x 3]；⎪⎩⎪⎨⎧-=---=++-=++73847523436321321321x x x x x x x x x (2) 求矩阵的秩；(3) 求矩阵的特征值与特征向量； (4) 矩阵的乘幂与开方； (5) 矩阵的指数与对数； (6) 矩阵的提取与翻转。

实验报告的实验数据分析与处理怎么写一、引言在实验中，获取到的原始数据是准确而重要的信息来源，但直接将原始数据进行呈现的效果和意义有限。

为了更好地理解实验结果，并提取其中的关键信息，需要对实验数据进行分析与处理。

本文将介绍实验报告中实验数据分析与处理的具体方法与步骤。

二、实验数据分析1. 数据清理首先，对原始数据进行清理。

这包括查找并处理数据中的异常值、缺失数据或离群点。

异常值的处理可以通过删除、替代或进行数据插补等方式。

缺失数据的处理可以通过删除对应样本、均值替代或插值等方法。

离群点可以通过计算统计指标如标准差、箱线图等来鉴别，并进行相应处理。

2. 数据可视化可视化是展示和交流实验数据的重要工具。

利用统计图表可以更直观地表达数据的分布特征、趋势和关系。

常见的数据可视化方法包括直方图、折线图、散点图、饼图等。

通过选择合适的统计图表类型，并添加必要的标题、坐标轴标签、图例等，可以使数据更加易于理解和解释。

3. 统计分析统计分析是对实验数据进行深入研究的重要手段。

常见的统计分析方法包括描述统计分析和推断统计分析。

描述统计分析从整体和局部两个方面对实验数据进行描述，包括中心趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）和数据分布等指标。

推断统计分析则通过抽样和假设检验来对总体进行推断，评估实验结果的显著性以及相应误差的置信区间。

使用合适的统计工具（如t检验、方差分析、相关分析等）可以帮助我们更好地理解实验结果，并得出科学结论。

三、实验数据处理1. 数据编码和整理根据实验目的和需要，对实验数据进行编码和整理。

编码可以指定不同类别的数据标签或编号，简化数据管理和处理的过程。

整理数据可以按照特定的格式或表格进行整齐排列，便于后续分析与展示。

2. 数据计算与转换在实验数据分析与处理过程中，有时需要进行计算、转换或构建新的指标。

常见的数据计算包括数据求和、均值计算、百分比计算等。

数据转换可以通过数学变换（如对数变换、幂函数变换）或标准化（如z-score标准化）来改变数据的分布特征。

《数据可视化技术》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12230课程名称：数据可视化技术英文名称：Data Visualization Technology课程类型：专业课课程要求：必修学时/学分：40/2.5（讲课学时：30 实验学时：10）先修课程：Python语言程序设计、面向对象程序设计(Java)、Python数据分析与应用后续课程：数据分析与挖掘实践、大数据项目综合实践适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述数据可视化是大数据分析与处理中的重要一环。

课程旨在引导学生掌握数据可视化的基本方法、工具和开发框架，能够设计可视化系统，使数据易被理解和发现。

课程主要讲授视觉感知与视觉通道、数据获取和预处理方法、数据可视化流程，以及常用的可视化开发工具。

通过课程学习，使学生能够了解可视化的应用领域，了解数据可视化的基本原理、技术和流程，以及特定问题的可视化方法，掌握主流的可视化开发工具D3.js，并能够应用其对数据分析和挖掘结果进行可视化展示，为今后大数据领域的可视化系统的设计和开发打下坚实的理论和技术基础。

三、课程教学目标1.了解数据可视化的基本概念、方法和技术，并能够运用到复杂的数据分析工程问题中，解决大数据分析结果的可视化展示问题。

（支持毕业能力要求2）2.熟悉数据可视化流程，掌握主流的数据可视化开发工具，能够综合运用数据获取、分析、视觉修饰、交互控制等技术设计可视化系统，满足特定需求，并在设计中培养学生的创新态度和意识。

（支持毕业能力要求5）四、教学内容、安排及与教学目标的对应关系五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.大作业基于D3.js可视化框架，完成一个不同于课内实验的某一类型的可视化系统的设计开发，熟悉可视化开发流程，掌握可视化系统的设计方法，并撰写系统设计报告。

六、教学方法本课程采用课堂教学、课内实验、可视化项目设计与开发大作业等教学手段和形式完成课程教学任务。

基于案例开展课堂教学，通过讲授、提问、讨论、演示等教学方法和手段让学生理解可视化的基本概念和理论。

MATLAB上机实验心得1. 引言在学习MATLAB课程期间，我们进行了一系列的上机实验。

通过这些实验，我深刻体会到了MATLAB在数学建模和数据分析方面的强大功能。

本文将详细介绍我在实验中的学习心得和体会，并分享一些使用MATLAB进行数据处理和可视化的技巧。

2. 实验一：MATLAB基础在第一次实验中，我们掌握了MATLAB的基本操作和语法。

通过编写简单的脚本，我学会了如何定义变量、进行算术运算、使用条件语句和循环结构等。

我还学会了如何使用MATLAB自带的函数库来解决常见的数学问题。

这次实验让我对MATLAB有了初步的认识，并为后续实验打下了坚实的基础。

3. 实验二：数据处理与可视化在第二次实验中，我们探索了MATLAB在数据处理和可视化方面的能力。

我们使用了一些常见的数据处理函数，如读取文件、筛选数据、计算统计量等。

我们还学习了如何使用plot函数绘制线图、scatter函数绘制散点图以及histogram函数绘制直方图等。

通过这次实验，我意识到MATLAB在数据处理和可视化方面的高效和便捷。

使用MATLAB，我们可以快速地对大量数据进行处理和分析，并通过可视化方式直观地展示数据的特征和规律。

4. 实验三：数学建模第三次实验是最具挑战性的一次，我们需要运用MATLAB解决实际问题并进行数学建模。

在实验中，我们学习了如何将实际问题转化为数学模型，并使用MATLAB求解。

我们通过编写脚本来解决最优化问题、微分方程求解等。

这次实验让我深刻理解了数学建模的重要性，并提高了我的问题解决能力。

MATLAB 的强大计算能力和丰富的函数库为数学建模提供了极大的便利。

5. 实验四：图像处理在第四次实验中，我们学习了MATLAB在图像处理方面的应用。

我们掌握了如何读取、显示、修改和保存图像。

我们还学会了一些常见的图像处理算法，如灰度变换、直方图均衡化、滤波器等。

这次实验让我对图像处理有了初步的认识，并意识到MATLAB在该领域有着广泛应用。

过程图片CPI前五项：结果：分析从上图中可以清晰地看出，93、94、95、96年左右出现了较高的通货膨胀，而在07年左右也出现了大于5%的通货膨胀。

当CPI升幅过大的时候，表明居民生活成本较之以前变高，如果收入没有增加那么相对于社会环境来说收入实际是降低了。

代码import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport tushare as tsimport matplotlib as mplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体money_supply=ts.get_money_supply()#获取货币供应量数据print(money_supply.head()) #输出money_supply前5行money_supply=money_supply.sort_values('month').iloc[228:,:]money_supply.to_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/money supply.csv")#按month升序，取出连续不缺失的观测值，保存为csv格式文件date=pd.date_range('1997-1-1',periods=len(money_supply),freq='M')#用date重新定义时间，从1997.1.1开始到money_supply时间段内，按月的频率df=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/财经数据/money supply.csv") #读取csv文件df.index=date #设置下标时间df=df.iloc[:,2:8] #取出2-7列所有数据（拿所需数据)df.rename(columns={'m2_yoy':'M2增长率','m1_yoy':'M1增长率','m0_yoy': 'M0增长率'},inplace=True)#更改对应列的列名称df.head()print(df.head()) #输出money_supply前5行df[["M2增长率","M1增长率"]].plot(figsize=(12,6)) #绘制曲线图plt.title('M2和M1月度同比增长百分比',size=16)#设置标签plt.xlabel('时间',size=14)plt.ylabel('百分比',size=14)#设置x,y轴标题#设置图注，xy=(横坐标，纵坐标)，为箭头尖端；# xytext=(横坐标，纵坐标)，为文字的坐标，指的是最左边的坐标#arrowprops设置图注颜色大小plt.annotate('亚洲金融危机',size=13,xy=('1997-7-1',24),xytext=('1998-1-1',27),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),)plt.annotate('美国次贷危机',size=13,xy=('2007-8-1',20),xytext=('2008-1-1',24),arrowprops=dict(facecolor='red',shrink=0.05),)plt.annotate('四亿万刺激计划',size=13,xy=('2009-1-1',30),xytext=('2010-1-1',32),arrowprops=dict(facecolor='orange',shrink=0.05),)plt.annotate('金融去杠杆',size=13,xy=('2016-8-1',12),xytext=('2017-1-1',15), arrowprops=dict(facecolor='blue',shrink=0.05),)plt.grid() #网格线plt.show()过程图片未筛选的初始数据前五项筛选、处理后的数据前五项结果图分析从上图可以发现，出现金融危机、美国次贷危机的时候明显M1、M2的同比增长率明显进行了下降，而我国推行的“四万亿刺激计划”使M2和M1的增长率达到峰值，2016-2017年以来，金融去杠杆后M1、M2一直处于下降的状态，而较于M2而言，M1的波动一直大于M2。

中国⽯油⼤学matlab实验指导书实验⼀ MATLAB 的基本使⽤⽅法⼀、实验⽬的1. 熟悉MATLAB 的主界⾯；2. 学会利⽤MATLAB 的联机帮助系统和命令窗⼝帮助系统；3. 学会利⽤MATLAB 进⾏基本的数学计算。

4. 掌握矩阵的构建与运算⽅法及相关函数；5. 掌握多项式的运算⽅法。

⼆、实验内容1. 设2u =，3v =，计算以下习题。

（1）vuvlg 450.3017 （2）()22u e v v u+-15.4189（3）uv0 + 0.4410i （4）)70cos(3π0.35822. 已知a=1+2i ，b=5-6i ，请计算a+b 、a-b 、a ×b 、a ÷b 的值各是多少，并计算出各结果的幅⾓⼤⼩。

6.0000 - 4.0000i -4.0000 + 8.0000i 17.0000 + 4.0000i -0.1148 + 0.2623i3. 设A=1.2，B=-4.6，C=8.0，D=3.5，E=-4.0，计算)22arctan(DBC EA T ππ+= 1.1371 3. 设---=2212a ，--=4032b ，?=21c ，)2(eye d =，求解下列问题：（1）3×a 6 -3-6 -6 （2）a +b 4 -4-2 -6 （3）a *d 2 -1-2 -2 （4）a .*d 2 0 0 -2 （5）a \ b 0.6667 -0.3333-0.6667 2.3333 （6）a .\ b 1 3 0 2 （7）a .^ b 4.0000 -1.00001.0000 0.0625 （8）矩阵a 的逆阵 0.3333 -0.1667 -0.3333 -0.33334. 设三阶矩阵A ，B ，满⾜BA A BA A +=-61，其中=71000410031A 请求出矩阵B ，并代⼊关系式进⾏验证。

3 0 0 0 2 0 0 0 1 5. 已知矩阵=44434241343332312423222114131211A 计算：（1）A(:,1) （2）A(2,:) （3）A(:,2:3) （4）A(:,1:2:3)（5）[eye(size(A)),A';zeros(size(A)),A^2]1 0 0 0 11 21 31 410 1 0 0 12 22 32 420 0 1 0 13 23 33 430 0 0 1 14 24 34 440 0 0 0 1350 1400 1450 15000 0 0 0 2390 2480 2570 26600 0 0 0 3430 3560 3690 38200 0 0 0 4470 4640 4810 4980 6. 求解下列⽅程（1）0189234=+++X X X-7.9978 -1.11650.0571 + 0.3297i 0.0571 - 0.3297i（2）=+++=-+-=+++=+-12224732258232432143214321421x x x x x x x x x x x x x x x3.0000 0 -1.0000 1.00007. 设矩阵a 、b 、c 和d 的定义如下：]2[=a ；--=4112b ；?-=02112c ；--=9011d ，试判断下列表达式的值：（1）)(~b a > 1 0 0 0 （2）c b c a >>& 0 1 0 0 （3）d c <= 0 1 0 0实验⼆ MATLAB 程序设计⼀、实验⽬的1. 掌握MATLAB 编程语法；2. 掌握MATLAB 控制流程语句。

如何进行科学实验的数据可视化与表制作科学实验的数据可视化与表制作是科学研究中非常重要的一环。

通过合理的数据可视化和表制作，可以使研究者更好地理解实验结果，揭示规律性的趋势，并便于结果的表达与共享。

本文将为大家介绍如何进行科学实验的数据可视化与表制作，以及一些常用的软件和工具。

一、选择合适的软件和工具数据的可视化和表制作需要借助计算机软件和工具来完成。

最常用的软件是Microsoft Excel、Origin、Python等。

Excel是一款非常常用的电子表格软件，功能强大，使用方便。

它可以进行基本的数据处理和绘图，适用于一些简单的实验数据的表制作和可视化。

Origin是一款专业的科学数据分析与绘图软件，具有丰富的功能和强大的绘图能力，适用于复杂的实验数据的可视化和表制作。

Python是一种流行的编程语言，对于需要进行大规模的数据处理和绘图的实验数据尤其适用。

二、数据可视化的基本原则1.选择合适的图表类型：根据实验数据的特点和目的选择合适的图表类型，例如折线图、柱状图、散点图、饼图等。

不同的图表类型可以更好地展示不同类型的数据。

2.界面简洁明了：在进行数据可视化时，要注重界面的简洁与明了，避免杂乱无章的图形和文字排布，以免干扰读者的观察和理解。

3.使用标签和图例：标签和图例可以帮助读者更好地理解图表中的各个元素和数据含义，应合理标注，以增强图表的可读性。

4.合理设置坐标轴和刻度：坐标轴和刻度的设置应该准确明确，能够清晰地展示数据的变化，避免误导读者。

三、使用Excel进行数据可视化1.打开Excel，将实验数据整理为表格形式。

2.选择合适的图表类型，点击“插入”选项卡，在图表区域选择相应的图表类型。

3.将实验数据填充到图表中，并调整图表的样式和布局。

通过更改图表的标题、添加数据标签、设置坐标轴等方式，使得图表更具可读性和美观性。

4.保存并导出图表，可以以图片格式保存，方便插入到论文、报告等文档中。

化学实验数据的可视化表达与分析技巧在化学研究和实验中，数据的收集和分析是至关重要的环节。

然而，大量复杂的数据往往让研究者感到困惑和棘手。

此时，将化学实验数据进行可视化表达，并运用恰当的分析技巧，能够帮助我们更直观地理解数据，发现隐藏在其中的规律和趋势，从而得出更有价值的结论。

一、化学实验数据可视化表达的重要性化学实验数据通常是大量的数字和文字描述，如果只是简单地罗列，很难快速获取关键信息。

可视化表达能够将这些抽象的数据转化为直观的图形、图表等形式，使数据更易于理解和比较。

例如，在研究化学反应速率时，通过绘制浓度随时间变化的曲线，我们可以清晰地看到反应的快慢以及是否达到平衡。

同样，在分析不同因素对实验结果的影响时，柱状图或折线图能够直观地展示出它们之间的关系。

可视化表达还有助于发现数据中的异常值和误差。

异常的数据点在图表中会显得格外突出，提醒我们重新检查实验过程或数据采集的准确性。

二、常见的化学实验数据可视化方法1、折线图折线图适用于展示随时间或其他连续变量变化的数据。

比如，测量温度对化学反应速率的影响时，以温度为横坐标，反应速率为纵坐标绘制折线图，能够清晰地反映出两者之间的关系。

2、柱状图当需要比较不同类别或实验组的数据时，柱状图是一个很好的选择。

例如，比较不同催化剂对同一反应的催化效果，用柱状图展示各催化剂下的反应产率，一目了然。

3、饼图饼图常用于表示各部分所占比例关系。

在分析化学混合物中各成分的含量时，饼图可以直观地展示各成分的相对含量。

4、散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。

例如，研究溶液的 pH 值与某种物质溶解度的关系时，通过散点图可以观察到它们之间是否存在线性或非线性的关联。

5、箱线图箱线图能展示数据的分布情况，包括四分位数、异常值等。

对于多组数据的比较和分布分析非常有用。

三、化学实验数据可视化的原则1、简洁明了避免在图表中添加过多的元素，以免造成混乱。

只保留关键信息，使图表能够清晰地传达主要内容。

《MATLAB基础实验指导书》哈尔滨理工大学自动化学院电子信息科学与技术系2018.4实验一 MATLAB 的基本操作一、 实验目的：1. 掌握Matlab 软件使用的基本方法；2. 熟悉常用命令的操作；3. 熟悉Matlab 的数据表示和基本运算二、 实验内容：1. 计算 y =x 3 (x-0.98)2/(x 1.35)3-5(x I, x)当 x =2 和 x =4 的值2. 计算 cos60； -3；9-「2_ 2 2 3. 已知 a =3,A =4,b =a ,B =b -1,c =a A -2B,C =a 2B c ，求C4. 创建一个3*3矩阵，然后用矩阵编辑器将其扩充为 4*5矩阵5. 创建一个3*3矩阵魔方阵和相应的随机矩阵，将两个矩阵并接起来，然后提 取任意两个列向量矩阵，计算矩阵的5次方 - _1 4 813〕 一5 4 3 -2〕 7.设A = -3 6 -5 _9 ,B = 6 -2 3 -8 2 —7 -12 _8—1 3 _9 7」 C = *A 1 。

B D AB2 8. 求23(s 4)(s 1)的“商”及“余”多项式。

s 3 +s + 19. 建立矩阵A ，然后找出在［10,20］区间的元素的位置10. 创建一个有7个元素的一维数组，并做如下处理：1) 直接寻访一维数组的第6个元素；2) 寻访一维数组的第1、3、5个元素；3) 寻访一维数组中第4个至最后1个元素；4) 寻访一维数组中大于70的元素。

三、实验要求：1. 撰写预习报告。

6找出数组A =;42 41中所有绝对值大于3 53的元素。

利用上题的3.撰写实验报告，简述实验目的，提供实验结果和数据。

4.分析算法，并简要给出算法设计小结和心得。

实验二数据和函数的可视化一、实验目的：1.熟悉Matlab绘图命令及基本绘图控制；2.熟悉Matlab程序设计的基本方法。

二、实验内容：1.设y = cosx 0.5 + 3sin："，把x=0~2x区间分为125点，画出以x为横坐L (1+x2)」标，y为纵坐标的曲线。