学会《大数据可视化技术》_轻松读懂你的数据_2.6.4 高级分析工具

【摘要】 本书摘自《大数据可视化技术》一书中第2章，第6节，杨尚森、许桂秋主编。

2.6.4 高级分析工具

1. Processing

Processing是一门适合于设计师和数据艺术家的开源语言，它具有语法简单、操作 便捷的特点。

Processing开发环境 (PDE) 包括一个简单的文本编辑器、 一个消息区、 一个文本控 制台、管理文件的标签、工具栏按钮和菜单。使用者可以在文本编辑器中编写自己的代 码，这些程序称为草图 (Sketch), 单击“运行”按钮运行程序。在Processing中，程序 设计默认采用Java模式，当然也可以采用其他的模式，如Android、Python和REPL 等。在 数据可视化方面， Processing不仅可以绘制二维图形(默认是二维图形),还可以绘制 三维图形。除此之外，为了扩展其核心功能， Processing还包含许多库和工具，支持播 放声音、计算机视觉等。

2. R

R是属于GNU 系统的一个免费、开源的软件，是一套完整的数据处理、计算和制图 软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具(其向量、矩阵运算方面 功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简洁而强大的编程 语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

R语言的使用，在很大程度上也是借助各种各样的R包的辅助。从某种程度上讲， R 包就是针对R 的插件，不同的插件可满足不同领域的需求，如经济计量、财经分析、人 文科学研究以及人工智能等。

3. Python

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，目前已成为最受欢迎的程序 设计语言之一。Python具有简单、易学、免费开源、可移植性好、可扩展性强等特点。 在国内外用Python做科学计算的研究机构日益增多， 一些知名大学已经采用Python来教 授程序设计课程。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如，著名 的计算机视觉库OpenCV、 三维可视化库VTK、 医学图像处理库ITK。 而Python专用的科 学计算扩展库就更多了，例如，十分经典的科学计算扩展库： NumPy、Pandas、SciPy、 Matplotlib、Pyecharts, 它们为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因 此，Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术和科研人员处理实验数据、制作图表，甚至是开发科学计算应用程序。

4. Gephi

Gephi是网络分析领域的数据可视化处理软件。它是一款信息数据可视化利器，开 发者对它的定位是“数据可视化领域的Photoshop”。Gephi可用作探索性数据分析、链 接分析、社交网络分析、生物网络分析等。虽然它比较复杂，但可以生成非常吸引人们 眼球的可视化图形。

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