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Oct 24, 2020
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md`# 对于美国各地区几个季度天气情况的可视化体现`
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md`我们使用的是美国几个季度的各地区天气情况数据.其中包括了经纬度,地区,海拔,日期,温度最大值,最小值,平均值,风速,降雪量,降雨量,雪深度等等数据集合,同时我们使用的是tableau工具实现的数据的可视化问题,下面我们将通过8张图片来展示图片可视化的结果以及个变量之间的关系`

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FileAttachment("工作表 1@1.png").image()
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md`以上是我们对美国各地区温度数据的显示结果,其中包含了我们的平均温度,最高温度,最低温度的数据展示,由于原图中右侧图例较长,故不在这一一列出`
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FileAttachment("工作表 4.png").image()
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md`然后我们使用地图型数据来表示各个地区的海拔数据`
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FileAttachment("工作表 5.png").image()
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md`本次我们使用的柱形图来表示的美国各地区的风速数据,分别表示的是平均日攻速,5秒最大风向,最大5秒攻速`
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FileAttachment("工作表 6.png").image()
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md`本次我们实现了折线图表示美国整体降水,降雪,雪深度数据,`
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FileAttachment("工作表 7.png").image()
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md`本次实现的是美国最低温度与海拔数据关系`
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FileAttachment("工作表 8.png").image()
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md`本次实现美国全体各月份平均日风速与平均温度变化曲线,由本次实验结果来看,在大多数情况下,平均日风速与平均温度是处于一个反比的关系`
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FileAttachment("工作表 9@1.png").image()
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md`本次实现的是对每个省份的降水量和降雪量的数据化实现,由于在展示全部城市过程中整个图过大,因此我们展示部分图如上`
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FileAttachment("工作表 10.png").image()
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md`本次实现的散点图是各地区1到9月的平均日风速情况,`
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md`通过本次实验我们实现的是利用可视化工具实现对于数据的不同可视化,通过本次实验我们看到利用可视化工具无论是在对数据的展示还是在处理解决问题方面都是拥有着巨大的优势。`
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