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出版者:Dog Ear Publishing, LLC

作者:Scott T. Smith

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2006-07-14

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781598581812

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• GUI
• 图形用户界面
• 开发
• 编程
• 高级
• 应用程序
• 用户界面
• 设计
• 工具箱

《实用数据可视化技术指南》 本书是一本旨在帮助读者掌握现代数据可视化技术的实践性指南。随着数据量的爆炸式增长，如何清晰、有效地呈现数据以提取洞察已成为各行各业的关键技能。本书将深入探讨数据可视化的理论基础、设计原则以及在不同领域的应用，旨在让读者能够创建出既美观又富有信息量的数据图表。 核心内容概览： 1. 数据可视化的基石： 理解数据类型与可视化选择： 介绍定性数据、定量数据、时间序列数据、地理空间数据等常见数据类型，并探讨不同数据类型适用的可视化图表类型，如柱状图、折线图、散点图、饼图、地图等。 视觉编码理论： 深入讲解如何利用颜色、形状、大小、位置、纹理等视觉元素有效地编码数据信息。我们将讨论这些视觉属性的感知特性，以及如何避免误导性的视觉呈现。 认知心理学在可视化中的应用： 探讨人类视觉感知和认知过程，理解大脑如何处理信息，从而设计出更易于理解和记忆的可视化作品。例如，如何利用格式塔原则（接近性、相似性、封闭性等）来组织和呈现数据。 数据清洗与预处理： 在可视化之前，数据的质量至关重要。本书将涵盖数据清洗的基本方法，包括处理缺失值、异常值、重复数据，以及数据格式的转换和归一化，确保可视化结果的准确性。 2. 高级可视化设计原则： 信息层次与焦点： 如何通过视觉设计引导观者注意力，突出关键信息，并建立清晰的信息层级结构。这包括使用大小、对比度、留白等策略。 叙事性可视化： 学习如何构建一个引人入胜的数据故事。通过一系列图表或交互式可视化，引导观者了解数据的背景、发现趋势、洞察问题并得出结论。 交互式可视化设计： 探讨如何通过交互性增强数据的探索性和用户参与度。我们将介绍常用的交互技术，如缩放（Zoom）、平移（Pan）、过滤（Filter）、联动（Linking）和悬停提示（Tooltips），并讨论如何设计直观且易于操作的交互界面。 响应式设计： 确保可视化作品在不同设备和屏幕尺寸上都能良好显示和交互。 3. 主流可视化工具与技术（不局限于特定软件）： 编程库介绍： 介绍在 Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh), R (ggplot2, Shiny) 等语言中常用的可视化库。重点在于理解这些库的设计哲学和功能，而非简单的语法罗列。 商业智能（BI）工具： 探讨 Tableau, Power BI 等流行的 BI 工具在数据可视化方面的功能和应用场景。 Web 可视化技术： 简要介绍 D3.js 等 JavaScript 库在创建高度定制化和动态 Web 可视化方面的能力。 通用绘图原则： 无论使用何种工具，本书都将强调通用的绘图原则，例如选择恰当的图例、坐标轴标签、标题，以及避免图表“垃圾”（chartjunk）。 4. 特定领域的可视化应用： 业务分析与仪表盘设计： 如何为企业决策者设计有效的仪表盘，集中展示关键绩效指标（KPIs）和业务趋势。 科学数据可视化： 针对科学研究领域，如生物学、物理学、工程学等，介绍专业领域内常用的可视化方法和工具。 地理空间数据可视化： 学习如何利用地图和地理信息系统（GIS）工具来展示空间分布、区域性变化和空间关系。 网络与关系可视化： 探索如何可视化复杂的网络结构、社交关系或依赖关系。 5. 评估与优化可视化： 用户测试与反馈： 如何通过用户测试来评估可视化作品的有效性，并根据反馈进行迭代优化。 可访问性设计： 确保可视化作品对所有用户（包括残障人士）都是可访问的。 性能优化： 对于大型数据集，如何优化可视化渲染性能，保证流畅的用户体验。 本书特色： 强调原理而非代码： 虽然会提及相关工具和技术，但本书的重心在于阐述背后的可视化设计原理和最佳实践，使读者能够灵活应用于各种工具。 理论与实践结合： 结合丰富的案例研究和示例，将抽象的设计原则转化为具体的实践指导。 面向广泛读者： 无论是数据分析师、研究人员、设计师，还是对数据可视化感兴趣的初学者，都能从中受益。 注重沟通： 强调可视化作为一种沟通工具的本质，帮助读者更有效地向他人传达数据见解。 通过阅读本书，读者将不仅能够掌握创建引人注目的图表的能力，更能理解如何通过数据可视化来驱动决策、揭示模式，并讲述有说服力的数据故事。

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这本书的叙事风格简直就像一位经验丰富的前辈，带着你一步步走过MATLAB GUI开发的“雷区”。它的实用性强到令人难以置信，几乎每一章后面都附带了可以立即应用于工作中的代码片段或架构模板。我尤其喜欢它对用户体验（UX）设计的重视，这在纯技术类的编程书中是相当罕见的。作者不仅教你如何让界面“工作”，更教你如何让界面“好用”。从色彩理论在科学可视化中的应用，到导航模式的最佳实践，再到错误信息的友好呈现方式，无一不体现出作者对最终用户感受的深切关怀。它提供了一套完整的“人机交互”设计流程，要求开发者在编码之初就将用户的操作习惯和认知负荷纳入考量。这极大地提升了我设计软件的格局，不再局限于单纯的功能实现，而是追求功能与体验的完美融合。

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读完这本巨著，我感觉自己对MATLAB GUI的理解上升到了一个全新的维度，它提供的视角非常新颖且富有洞察力。书中对性能优化这一块的讨论尤其让我眼前一亮。在处理大规模数据集可视化时，传统的GUI往往会因为过度重绘或无效的数据绑定而变得卡顿，而本书没有回避这些技术难点，而是直接拿出了实战性的优化策略。例如，它详尽地介绍了如何利用底层图形引擎（如OpenGL或DirectX的MATLAB抽象层）来最小化渲染开销，并提供了一套系统性的调试流程来定位性能瓶颈。这种对底层机制的关注，使得读者能够超越GUI设计表面的按钮和文本框，深入到图形渲染和数据流动的核心。对于那些需要开发高频、实时数据更新界面的工程师而言，书中关于数据同步和缓冲区管理的章节，简直就是一本救命稻草。它让原本令人头疼的性能问题，变得有章可循，有法可依。

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这本书的讲解方式简直是教科书级别的典范，作者显然对MATLAB图形用户界面（GUI）的底层机制有着极其深刻的理解。我特别欣赏它对于事件驱动编程范式的细腻剖析，从最基础的回调函数注册到复杂的状态管理，每一步都逻辑清晰、循序渐进。比如，书中对`App Designer`的深入探讨，不再是简单的界面元素堆砌，而是着重于如何构建健壮、可维护的企业级应用结构。它详细拆解了面向对象编程（OOP）在GUI设计中的应用，比如如何有效地封装组件逻辑，实现组件间的松耦合，这对于我从传统脚本式GUI开发转向现代化架构转变起到了决定性的指导作用。尤其是在处理异步操作和多线程UI更新时，作者提供的解决方案既高效又安全，避免了许多新手常犯的UI冻结陷阱。对于想要从“能用”的GUI迈向“专业级”GUI的开发者来说，这本书提供的架构思维和最佳实践是无价之宝。它不像市面上很多教材那样只停留在API的罗列，而是真正教会你如何“思考”GUI的生命周期和交互逻辑。

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这本书的阅读体验与其说是学习，不如说是一种“解惑”的过程。它将那些在论坛上反复出现、却始终没有得到完美解答的“疑难杂症”进行了系统性的归纳和攻克。例如，关于自定义控件的绘制和交互逻辑的深度定制，书中展示了如何绕过MATLAB内置组件的限制，实现像素级别的精确控制，这对于需要高度定制化视觉效果的科研应用至关重要。作者在讲解复杂概念时，从不使用故弄玄虚的术语，而是用大量的类比和图示来辅助理解，使得那些看似晦涩的底层概念也变得触手可及。总而言之，这本书更像是一份详尽的工程蓝图，它不仅告诉你每块砖要怎么砌，更重要的是告诉你整个大厦应该遵循什么样的力学原理才能屹立不倒，对于追求技术卓越的工程师来说，是案头必备的案典。

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坦率地说，这本书的深度和广度都超出了我原先的预期。它似乎涵盖了MATLAB GUI开发的“所有流派”。我原本以为它会集中在App Designer，但它对Legacy GUIDE环境的遗留问题和现代化迁移策略也进行了详尽的分析，这对于维护老旧项目或者需要向后兼容的团队来说，提供了宝贵的参考。更让我惊叹的是，书中对于MATLAB与其他外部技术栈的集成方案有着独到的见解。无论是通过Web服务（RESTful API）与后端通信，还是利用外部库进行复杂的信号处理，作者都提供了清晰的接口设计和数据交换规范。这种跨平台、跨技术的视野，让这本书不仅仅是一本MATLAB GUI手册，更像是一本现代工程应用软件架构的参考指南。它教会我如何将MATLAB的强大计算能力，以最流畅的方式暴露给更广阔的技术生态。

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