数据可视化在科学传播中的应用与挑战
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发布时间: 2025-09-03 00:26:45 阅读量: 7 订阅数: 6 AIGC 
# 数据可视化在科学传播中的应用与挑战
## 1. 所用数据集概述
在相关研究中，使用了多种不同类型的数据集，主要包括遥感数据、信息数据和制图数据。以下是这些数据集的详细信息：
| 数据类型 | 具体数据 | 时间序列 | 数据获取地址 |
| --- | --- | --- | --- |
| 遥感数据 | 海表温度（SST）异常 | 1982 - 2017 | https://www.ncdc.noaa.gov/oisst |
| 遥感数据 | 地表温度（LST）异常 | 2002 - 2017 | https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table/mod11c |
| 遥感数据 | 降水异常 | 2002 - 2017 | ftp://ftp - anon.dwd.de/-pub/data/gpcc/html/-monitoring_download.html |
| 信息数据 | 东南亚地区疾病报告 | - | https://www.promedmail.org/ |
| 信息数据 | 尼诺3.4海表温度指数 | - | http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/sstoi.indices |
| 信息数据 | 东南亚地区地表温度（LST）平均值 | 2015 - 2016 | 由科学团队处理并提供用于可视化制作 |
| 信息数据 | 东南亚地区降水平均值 | 2015 - 2016 | 由科学团队处理并提供用于可视化制作 |
| 信息数据 | 东南亚地区疾病报告数量 | 2015 - 2016 | 由科学可视化负责人根据https://www.promedmail.org提供的全球疾病发生情况处理，并经科学团队批准 |
| 制图数据 | 国家轮廓 | - | 由SVS内部开发 |
| 制图数据 | 水域掩码（全球） | - | 由SVS内部开发 |
| 制图数据 | 东南亚地区掩码 | - | 由SVS内部开发 |
| 制图数据 | 纬度坐标 | - | 由SVS内部开发 |
| 制图数据 | 尼诺3.4区域子集 | - | 由SVS内部开发 |
## 2. 科学中心和博物馆对可视化的需求
可视化在科学中心和博物馆中具有至关重要的作用。传统上，视觉表示在传达博物馆藏品知识以及构建人类历史关键时刻的叙事方面发挥着基础作用。在科学中心，可视化，尤其是交互式可视化，是展示科学知识、重大发现和方法的核心技术之一，同时也用于描述日常技术的工作原理和创新过程。
世界上的博物馆种类繁多，包括知名的大英博物馆、卢浮宫等大型博物馆，以及规模较小的地区性博物馆。科学博物馆和科学中心也存在明显区别，科学中心更注重通过交互式装置和实践实验来吸引游客。大型博物馆和科学中心通常拥有大规模的内部研究单位，并且在展品制作过程中经常与外部合作伙伴合作，咨询可视化研究机构和公司。然而，绝大多数博物馆和科学中心规模较小，研发能力有限，依赖外部合作伙伴来制作展品和装置。
随着可视化技术的发展、数据的可用性增加、可视化方法的成熟以及视觉媒体在日常生活中的作用日益重要，可视化在这些公共场馆中的作用越来越重要，有助于提高游客对藏品的参与度，增加知识的提供量和质量。
## 3. 探索性解释——通过探索进行解释
科学数据的收集和处理不断增加，这些数据需要以适合不同场景和广泛受众的方式进行传达。在公共空间中，可视化传统上基于静态表示，如展览设计师和策展人制作的插图或安装在装置中的视频等线性媒体。近年来，交互式可视化的使用迅速增加，使游客能够探索实验或模拟产生的科学数据，例如地球观测和气候模拟数据。
科学学习和传播领域正经历着范式转变，交互式视觉数据探索逐渐融入传统上以解释性方法为主导的领域。为了表示探索性和解释性可视化的融合，“探索性解释（Exploranation）”这一术语被提出。这一概念的引入是由多个并行的发展趋势驱动的，包括数据的可用性、计算机硬件（特别是GPU）的快速发展以及可视化方法的成熟。
在将交互式可视化引入公共空间时，我们确定了一系列核心挑战，从可视化的角度可以分为四个不同的领域：
- **渲染质量和性能**：公共空间的游客对计算机图形和可视化的理解水平不同，特别是“游戏一代”游客对视觉质量和性能有较高期望。如何传达数据的连接性、大小和复杂性，同时保证渲染质量和帧率是一个挑战。
- **交互和导航**：交互和导航的复杂性是有效探索和解释可视化的障碍之一。用户界面需要根据特定受众进行定制，同时不影响探索的自由。在设计时，需要考虑
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```matlab
>> T_table=tri2grid(p,t,u(length(p)+1:end,end),x,y)
```
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```
T_table =
0.6579 0.5915 0.5968 0.6582 0
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```matlab
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| 数据集 | 相机数量 | 分辨率 | 帧数 | 区域面积 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Wildtrack | 7 | 1080×1920 | 400 | 12×36 m² |
| MultiviewX | 6 | 1080×1920 | 400 | 16×25 m² |
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```python
train_glob = os.environ['KAEN_OSDS_TRAIN_GLOB'] if 'KAEN_OSDS_TRAIN_GLOB' in os.environ else 'https://raw.githubusercontent.com/osipov/smlbook/master/train.csv'
val_glob = os.environ['
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首先，我们需要对 MovieLens 数据集进行探索和处理。该数据集包含用户对电影的评分信息，其中存在一些缺失的评分值，用 NaN 表示。我们的目标是利用非空评分训练推荐系统，并预测这些缺失的评分，从而为每个用户生成电影推荐。
以下是处理数据集的代码：
```python
import p
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```python
import torch
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