《数据可视化技术》课件-第4章 可视化数据表示

第4章可视化数据表示学习目标要找到一种脉络，具体了解可视化技术的实现方法，就必须深入分析和掌握可视化过程所采用数据的样式、格式及其相关表征首先要明确可视化过程中的数据是如何表示的2025/2/192内容

4.1可视化数据表征

4.2可视化图元4.3数据集分类2025/2/1934.1.1模型与数据

经过可视化管线的学习，大致可以将数据可视化用以下三个元组加以表示：简言之，就是针对期望可视化的数据，根据预先建立好的一定显示模型，再利用一定算法实现对输入数据的展示。2025/2/194程序4-1-1没有数据源输入即可得到显示结果的可视化样例没有输入任何数据，整个图像的显示是靠单纯设定了其图像模型为Arrow即可实现。2025/2/1954.1.2采样与插值计算机所实现的数据可视化数据过程中各类信息和数据需要表示为离散化的形态。单纯依赖于等距离分割而形成采样点的方式并不能够有效进行解决。

可以采用插值的方法来仿真邻接点之间的关系，使得零散分布的数据点之间的关系趋于合理。2025/2/196程序4-1-2通过足够多的数据采样点由多边形模型生成圆形

2025/2/197程序4-1-2通过足够多的数据采样点由多边形模型生成圆形

2025/2/1984.1.3数据的结构特征可视化数据是一种离散的数据集合。

数据的拓扑维度0维的数据会显示为点状图案1维的数据会显示为曲线2维的数据会显示为曲面3维的数据则会显示为体状图像，也可以有更加高维的数据和空间。2025/2/199所表现的数据是几维数据？程序4-1-31维数据的可视化：

2025/2/1910内容

4.1可视化数据表征

4.2可视化图元4.3数据集分类2025/2/19114.2.1数据集2025/2/1912在数据可视化系统中，具有组织结构和相关数据属性的数据对象就构成了数据集。

根据数据集的特性进行分类，有利于为相同特征的数据集合寻找适当的解决方案。数据集内在的拓扑结构和几何结构是表征其中数据关系的重要方面。4.2.1数据集2025/2/1913拓扑表现了几何变换下数据所具有的内在特征，属于将物体连续形变之后保持不变的性质。几何结构是拓扑结构在具体坐标系之下的实例化结果，它是按照坐标位置将拓扑结构进行固定的结果。

拓扑展现了数据点之间的逻辑结构关系，而几何结构则展现了数据点之间的平面或空间位置关系。程序4-2-1球体经几何变换呈现椭球

2025/2/1914程序4-2-2图数据所对应拓扑结构的构造

2025/2/19154.2.2图元模型预定义的模型对于规则数据的可视化具有一定效果现实之中大量数据属于非规则数据，并不能够简单地采用一些预定义的模型进行处理要实现更一般的可视化图形构建，就必须引入可视化图元这一概念2025/2/19164.2.2图元模型

2025/2/19174.2.2图元模型在图元模型中，图元是构成可视化模型的基本单位。给定一个图元，它会对应一个有序的点集

图元具有不可再分的特点，同时都属于构成数据集的基本单位，同时每种图元会对应一个点的序列，即图元拓扑2025/2/19184.2.2图元模型预定义的模型对于规则数据的可视化具有一定效果点集中点的数量代表了一种点的维度信息，同时也是图元大小的一种衡量指标，又称为图元尺寸当某个点图元使用了点，因此点的使用集合可以进行如下表示：2025/2/19194.2.2图元模型

2025/2/1920图4-2-316种基本的线性图元程序4-2-3四个点状图元的演示

2025/2/1921程序4-2-3四个点状图元的演示

2025/2/1922程序4-2-4利用图元的方式建立点的连线模型

2025/2/19234.2.3全局坐标与局部坐标三维空间中的笛卡尔坐标系是最为常见的坐标形式，又称为全局坐标。全局坐标中的点是沿着x、y、z三个坐标轴取值的三元组（x,y,z），可以用来指定数据集的几何属性，如法线、向量的性质等。利用全局坐标标注的信息可以称之为方位。

为充分运用其拓扑属性和几何性质，更加方便进行计算和模型设计，这种数据集自身的坐标就属于局部坐标。2025/2/19244.2.3全局坐标与局部坐标拓扑坐标是用于标记具体的图元或子图元，而几何坐标用于确定图元内部的具体位置，称为区位。在图元内部指定某个位置就需要几何坐标，也称为参数坐标，是在具体图元结构之内与图元具有相同维度的坐标。2025/2/19254.2.3全局坐标与局部坐标

2025/2/1926图4-2-5数据集所使用的全局坐标与局部坐标程序4-2-5四边形图元的可视化

2025/2/1927内容

4.1可视化数据表征

4.2可视化图元

4.3数据集分类2025/2/19284.3.1数据集建模2025/2/1929数据集之内的图元之间一般会遵循某种结构特征，反映了数据集中图元的显示特点。规则性是数据集的一个重要表征。

如果坐标点具有一定规则性，就说明数据集具有几何规则性。

如果图元之间的拓扑关系呈现规则性，则该数据集具有拓扑规则性。4.3.1数据集建模2025/2/1930数据集之内的图元之间一般会遵循某种结构特征，反映了数据集中图元的显示特点。规则性是数据集的一个重要表征。在界定这种规则性的时候主要考虑的是数据集中坐标点和图元的关系，如果坐标点具有一定规则性，就说明数据集具有几何规则性。4.3.1数据集建模2025/2/1931

图4-3-1几种常见的数据集模型4.3.1数据集建模2025/2/1932线性网格，也称为正交网格，线性网格允许行、列的间距进行变化。与线性网络相对应的，结构化网格数据集也遵循规则拓扑结构的特征。散点数据集对应着空间中的不规则点集，属于没有拓扑结构的数据，同时其几何结构也是非结构化的。非结构化网格的拓扑结构和几何结构都是非结构化的，因此可以支持任意的图元，这是其它数据集所不具备的特征。程序4-3-1利用非结构化网格模型可视化一个六面体图元

2025/2/1933程序4-3-1利用非结构化网格模型可视化一个六面体图元

2025/2/19344.3.2结构化坐标图像数据模型是一种非常典型的结构化数据集模型，其拓扑结构和几何结构都是规则的。在图像数据模型中，数据可以表示为一个向量

其中的坐标原点可以表示为

只需要在各个坐标轴上指定一个索引2025/2/1935程序4-3-2线性网格进行数据的剖面分析的示例

2025/2/1936图4-3-3线性网格模型所展示的数据剖面4.3.3图元镶嵌可视化系统在应对多样化的图元显示问题时，引入了图元镶嵌这一概念，即在可视化过程中，通过镶嵌算法，通过对非线性图元内部的细分，从而镶嵌出更为细致的子图元。只要细分的粒度达到一定程度，从宏观上看，通过图元细分所镶嵌出来的子图元就已经近似为线性图元。2025/2/19374.3.3图元镶嵌边细分算法：循环处理图元的边，只要边的长度大于一定值，就可以对该图元的边进行细分，最简单的就是将该边均等分。2025/2/1938程序4-3-3利用边细分方法实现二次四面体图元的镶嵌

2025/2/1939data=vtk.vtkUnstructuredGrid()data.SetPoints(points)data.InsertNextCell(cell.GetCellType(),cell.GetPointIds())tessellate=vtk.vtkTessellatorFilter()tessellate.SetInputData(data)tessellate.SetM