Python可视化数据挑战与方法

Python可视化代码使用Pyecharts库来创建美国邮票阶梯图，展示了1995年到2009年美国邮票价格的变化。但是，目前数据可视化仍然面临着诸多挑战。首先，数据规模巨大，已经超越了传统的处理能力，需要探索全新思路来解决效率问题。其次，在数据获取和处理过程中易产生数据质量问题，需要关注数据的不确定性。另外，数据通常以流式数据的形式存在，需要寻找流数据的实时分析和可视化方法。此外，当前的软件系统对于复杂高维数据的分析能力不足，无法满足非结构化、异构数据的处理需求。在计算机视觉领域，数据可视化可以将抽象、复杂的数据转化为图形、图像、符号、颜色、纹理等，使得数据更加直观和易于理解。因此，数据可视化是对数据的一种形象直观的解释，能够传达出数据本身所包含的有用信息。