大数据可视化;数据可视化概述;数据可视化起源与发展;在远古时期，我们遥远的祖先——智人就已经学会画画，基于自己对周边生活环境的认知，将人、鸟、兽、草、木等事物以及狩猎、耕种、出行、征战、搏斗、祭祀等日常活动刻画在岩石上、石壁上、洞穴里。而数据可视化的作品，最早可追溯到10世纪。当时一位不知名的天文学家绘制了一幅作品。;随着欧洲在14世纪开始进入了文艺复兴时期，各种测量技术的出现，在数学学科中出现了早期的数学坐标图表，如笛卡尔解析几何坐标系等。
值得一提的是法国哲学家、数学家笛卡尔（1596-1650），他创立了解析几何，将几何曲线与代数方程相结合，为数据可视化的发展正式开启了大门。;到了18世纪，随着社会的进一步发展与文字的广泛应用，微积分，物理，化学，数学等都开始蓬勃发展，统计学也开始出现了萌芽。数据的价值开始为人们重视起来，人口、商业、农业等经验数据开始被系统的收集整理，记录下来，于是各种图表和图形也开始诞生。;大数据可视化已经注定成为可视化历史中的新的里程碑，VR、AR、MR、全息投影…这些当下最火热的数据可视化技术已经被应用到游戏、房地产、教育等各行各业。;当前，在大数据的研究领域中，数据可视化是一个异常活跃的方面。一方面，数据可视化以数据挖掘、数据采集、数据分析为基础；另一方面，它还是一种新的表达数据的方式，是对现实世界的抽象表达。
;数据可视化世界人口;数据可视化城市污染;数据可视化百度校园案件;最早的数据可视化伦敦地铁;数据可视化伦敦地铁;数据可视化战争中的伤亡;数据可视化动物研究;数据可视化足球比赛;这就是数据被可视化之后的魅力，它们会产生逻辑、意义，变成更值得思考的东西。;随着对大数据可视化认识的不断加深，人们认为数据可视化一般分为三种不同的类型：科学可视化、信息可视化和可视化分析;科学可视化是数据可视化中的一个应用领域，主要关注空间数据与三维现象的可视化，包含气象学、生物学、物理学、农学等，重点在于对客观事物的体、面及光源等的逼真渲染。;信息???视化（Informationvisualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现（如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码）。通过利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。;可视化分析是科学可视化与信息可视化领域发展的产物，侧重于借助交互式的用户界面而进行对数据的分析与推理。
可视化分析是一个多学科领域。;大数据可视化的流程
;数据采集;采集得来的原始数据一方面不可避免含有噪声和误差，另一方面数据的模式和特征往往被隐藏。因此，通过数据处理能够保证数据的完整性、有效性、准确性、一致性和可用性。
;可视化映射是可视化流程的核心环节，它用于把不同数据之间的联系映射为可视化视觉通道中的不同元素，如标记的位置、大小、长度、形状、方向、色调、饱和度、亮度等。
;用户感知从数据的可视化结果中提取有用的信息、知识和灵感。用户可以借助数据可视化结果感受数据的不同，从中提取信息、知识和灵感，并从中发现数据背后隐藏的现象和规律。
;大数据可视化图表介绍
;统计图表中每一种类型的图表中都可包含不同的数据可视化图形，如柱状图、饼图、气泡图、热力图、趋势图、直方图、雷达图、色块图、漏斗图、和弦图、仪表盘、面积图、折线图、密度图以及K线图等。;在大数据的可视化图中，按照数据的作用和功能可以把图分为以下几类：比较类、分布类、流程类、地图类、占比类、区间类、关联类、时间类和趋势类等。;大数据可视化方法;文本可视化的实现
;他来到重庆大学上大学;京口瓜洲一水间，钟山只隔数重山。春风又绿江南岸，明月何时照我还？;词频统计结果：
宝玉:45
贾母:17;词云，也称为标签云或是文字云，它是一种典型的文本可视化技术。词云对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，从而形成“关键词云层”或“关键词渲染”。在词云中会过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨;在词云中一般用字号大小、字体颜色等图形属性对文本关键词进行可视化。其中字号大小常用于表示该关键词的重要性，字号越大表示该关键词越重要。;使用Python3制作词云，需要导入wordcloud库，该库是Python中的一个非常优秀的词云展示第三方库。
从网上下载并安装wordcloud库后，在Windows7命令提示符中输入以下命令：
importwordcloud
;此外，为了能够在Python3中显示中文字符，还需要下