探索數據可視化神器glueviz

一、簡介

Glueviz是一種互動式的可視化軟體，對於探索和分析多維數據具有非常強大的功能。它支持各種數據格式，如FITS和CSV等，可讓用戶輕鬆地創建數據集，訪問和可視化它們，並快速生成複雜的可視化圖表。

二、使用glueviz探索數據

首先，我們需要了解如何使用glueviz來探索數據集。在載入數據集時，glueviz將數據集作為不同的數據集視圖顯示在窗口中，可以切換不同的視圖並可視化它們。例如，展示一個FITS文件，其包含了不同的表，每個表對應一個數據集：

    import glue_jupyter as gj
    from astropy.io import fits

    hdulist = fits.open('data.fits')
    table1 = hdulist[1].data
    table2 = hdulist[2].data

    app = gj.jglue()
    app.add_data(table1, label='Table 1')
    app.add_data(table2, label='Table 2')
    app

通過上面的代碼，我們可以看到在glueviz生成的界面中打開了兩個視圖，分別是「Table 1」和「Table 2」。用戶可以通過點擊不同的視圖，來分析和挖掘數據。

三、通過可視化研究數據

Glueviz最有用的功能是可視化研究數據。除了在常見的2D或3D空間中進行可視化之外，它還可以將數據映射到顏色、大小、形狀等視覺屬性上，從而觀察數據集中更多的細節。例如，我們可以使用table1中的「位置X」和「位置Y」列創建一個散點圖：

    scat = app.scatter2d('Table 1.PositionX', 'Table 1.PositionY')
    scat.style.size = 'Table 1.Flux'

上面的代碼部分中，「Flux」列決定了散點的大小。顏色、形狀和其他視覺屬性也可以用同樣的方法控制。

四、自定義數據可視化工具

Glueviz還支持用戶自定義可視化工具，這意味著用戶可以創建自己的可視化腳本文件，並與glueviz集成。這種自定義工具非常適合特定的數據需求，可以大大提高效率和靈活性。例如，我們可以創建一個名為「my_vis.py」的文件，其中包含以下代碼：

    from glue.config import viewer_tool
    from glue.plugins.tools import ScatterTool
    from glue.viewers.scatter.qt import ScatterWidget

    class MyScatter(ScatterTool):
        icon = 'myicon.png'
        tool_id = 'my_scatter'
        tool_name = 'My Scatter'
    
        def __init__(self, viewer):
            super(MyScatter, self).__init__(viewer)
            self.mode = 'xy'
            self.viewer = viewer
            self.widget = ScatterWidget(viewer.state)

    viewer_tool(MyScatter)

然後，我們可以把「my_vis.py」導入glueviz，並使用My Scatter工具來探索數據集：

    import my_vis
    app = gj.jglue()
    app.add_data(table1, label='Table 1')
    app.add_data(table2, label='Table 2')
    app.choose_widget('My Scatter')

通過上面的代碼我們可以使用「My Scatter」工具在glueviz中執行數據探索。

五、與Python交互的命令行窗口

Glueviz內置有一個強大的命令行窗口，用戶可以在此窗口中使用Python腳本與glueviz進行交互。正如我們之前所演示的，可以在此處導入自定義腳本所需的程序庫並在窗口中執行自己的Python腳本，以與數據集交互。

例如，以下代碼展示了如何在命令行窗口中查找給定範圍內的所有點：

    scatter_widget = app.scatter2d('Table 1.PositionX', 'Table 1.PositionY')
    mask = (table1['PositionX'] >= 0) & (table1['PositionX'] = 0) & (table1['PositionY'] <= 100)
    indices = np.where(mask)[0]
    scatter_widget.mark_selected(indices)

在以上代碼中，我們先通過Scatter2d將數據集可視化，然後將代碼移動到命令行窗口中。通過使用Python中的布爾運算符，我們可以篩選出在給定範圍內的點，然後使用mark_selected在可視化窗口中標記選定的點。

六、小結

總結來說，glueviz是一種非常實用的數據可視化工具，它的強大功能可以幫助我們更好地理解和分析數據。探索數據集時，可以選擇不同的視圖，操作方便靈活。並且glueviz支持自定義可視化工具，以解決更特殊的需求。最後，內置的命令行窗口方便用戶與Python腳本進行交互和執行。