什麼是高維數據可視化

A. 什麼是數據可視化及信息可視化

1，數據可視化
數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。[1]
它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

2，信息可視化
信息可視化（Information visualization）是一個跨學科領域，旨在研究大規模非數值型信息資源的視覺呈現，如軟體系統之中眾多的文件或者一行行的程序代碼，以及利用圖形圖像方面的技術與方法，幫助人們理解和分析數據。與科學可視化相比，信息可視化則側重於抽象數據集，如非結構化文本或者高維空間當中的點（這些點並不具有固有的二維或三維幾何結構）。

B. 想問下數據可視化的主要作用或者意義在哪兒

什麼是數據可視化

數據可視化利用圖形、圖像處理、計算機視覺、以及用戶界面，通過表達、建模以及對表面、立體、屬性和動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。

作用

利用物聯網和感測器收集的數據，對電力設備和網線進行實時監控並分析產生數據。採用3D可視化系統，提供更接近現實設備的畫面，易於用戶接受，提升對設備的辨識度。可以讓用戶洞悉整個系統同時，還可以觀測到部分細節。兼顧了整體與局部，提供了豐富的交互體驗。並且在成熟的 5G 技術支持下，因其大於 4G 數倍的帶寬，快 4G 百倍的傳輸速率能更好的讓 hightopo 輕量可視化在瀏覽器或移動端上實現遠程可視化監控。

(2)什麼是高維數據可視化擴展閱讀

圖撲軟體（Hightopo）是由廈門圖撲軟體科技有限公司獨立自主研發，基於HTML5標准技術的Web前端2D和3D圖形界面開發框架。非常適用於實時監控系統的界面呈現，廣泛應用於電信網路拓撲和設備管理，以及電力、燃氣等工業自動化 (HMI/SCADA) 領域。

Hightopo提供了一套獨特的 WebGL 層抽象，將 Model–View–Presenter (MVP) 的設計模型延伸應用到了 3D 圖形領域。使用 Hightopo 您可更關注於業務邏輯功能，不必將精力投入復雜 3D 渲染和數學等非業務核心的技術細節。

多年來數百個工業互聯網可視化項目實施經驗形成了一整套實踐證明的高效開發流程和生態體系，可快速實現現代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移動Touch/虛擬現實VR圖形展示效果及交互體驗。

C. 什麼是可視化數據它會有怎樣的發展趨勢和前景

數據可視化在當下信息時代已經成為炙手可熱的話題，而 B/S 化趨勢，也使得許多大屏應用上在網頁端出現，今天給大家分享一套不一樣風格的大屏頁面，與傳統深藍色不同，這次採用了暗紅色設計，搭配粉色及黃色，加入了一些工業元素，讓頁面有別具一格的效果。而 Hightopo 獨特的自適應機制，也解決了大屏需要針對解析度設計的困擾，達到了可以一頁用多屏的效果。

隨著工業4.0變革的推進，逐步開始走向了利用信息化技術促進產業變革的時代，也就是智能化時代。伴隨著時代的走向，工業互聯網 和 5G網路 逐漸揭開了帷幕，數據不再是單純的數據信息源，數據可以結合一些可視化界面作為載體，實時地展示反饋出這個世界的變化。

其中動畫效果上的實現，可以匹配自己的需求在 HT 原有的動畫函數上進行封裝，例如實現淡入淡出、裁剪、搖晃、旋轉以及數值的跳動等實現效果，我們可以在動畫的函數封裝上下功夫。動畫的用處是為了使變動的數據視覺上感官，擁有舒適的感覺。而數據的搭載是數據可視化系統最關鍵的部分，一個解決方案的實施是對於一套行業上用戶數據的管理和維護的體現，所以在數據對接的部分是至關重要的，而 HT 的數據搭載可以適應現在所有主流開發的數據對接的方案，不用過多地擔心數據對接的問題，只需通過後端平台所採集的數據進行系統數據的接入，就可以使數據可視化嵌入靈魂。

身處大數據時代的我們，有著許多的數據集等著我們去發掘，通過一系列的數據分析，可以明白很多事件發展的趨勢走向，不僅可以帶來更好的生活體驗，也能通過數據預測事件發生的方向。在信息時代發展迅速的前提下，數據是當今重要的信息載體，可以通過數據的捕獲，通過監管和維護去了解一個行業下關於工業管控下的數據可視化系統。

參考資料來源：

官網——Web組態

圖撲——Web組態軟體

網路——圖撲軟體

D. python"高維數據"可視化用什麼庫

常見的Python可視化庫有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一個Python 2維繪圖庫，已經成為Python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib你可以很輕松地畫一些或簡單或復雜地圖形，幾行代碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。

Seaborn
Seaborn是基於Mtplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和pandas進行無縫鏈接，使初學者更容易上手。相對於Matplotlib，Seaborn語法更簡潔，兩者關系類似於NumPy、和Pandas之間的關系。

HoloViews
HoloViews是一個開源的Python庫，可以用非常少的代碼行中完成數據分析和可視化，除了默認的Matplotlib後端外，還添加了一個Bokeh後端。Bokeh提供了一個強大的平台，通過結合Bokeh提供的互動式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高維可視化，非常適合於數據的互動式探索。

Altair
Altair是Python的一個公認的統計可視化庫，它的API簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。Altair API不包含實際的可視化呈現代碼，而是按照vega-lite規范發出JSON數據結構。由此產生的數據可以在用戶界面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的可視化效果，且只需很少的代碼。

ggplot
ggplot是基於R的ggplot2和圖形語法的Python的繪圖系統，實現了更少的代碼繪制更專業的圖形。
它使用一個高級且富有表現力的API來實現線，點等元素的添加，顏色的更改等不同類型的可視化組件的組合或添加，而不需要重復使用相同的代碼，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，盡管它也可以製作一些非常復雜、好看的圖形。

Bokeh
Bokeh是一個Python互動式可視化庫，支持現代化Web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的D3.js的圖形化樣式，並將此功能擴展到高性能交互的數據集，數據流上。使用Bokeh可以快速便捷地創建互動式繪圖、儀錶板和數據應用程序等。
Bokeh能與NumPy、Pandas，Blaze等大部分數組或表格式的數據結構完美結合。