全文总字数：13363字
1. 研究目的与意义（文献综述）
背景：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。
主要旨在借助于
图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
但是，这并不就意味着数据可视化就
一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而
显得极端复杂。
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2. 研究的基本内容与方案
本次论文以13种概率分布为示例，通过实现概率分布的可视化作为深入了解数据可视化的媒介。
设计基本内容：①设计一个基于python的工具可以对13种概率分布进行可视化显示,分别为均匀分布、伯努利分布、二项分布、分类分布、多项式分布、b分布、dirichlet分布、伽马分布、指数分布、高斯分布、正态分布、卡方分布、t分布。
②对13种概率分布算法进行参数设置设计并进行算法实现。
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3. 研究计划与安排
(1)2020/1/11—2020/1/22：查阅参考文献，明确选题；
(2)2020/1/23—2020/2/28：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；完成外文翻译；
(3)2020/2/29—2020/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；
初期进行 python 语言的学习，阅读文献并进行摘要，中期进行系统和算法的设
计，后期进行实现和调试。
(4)2020/4/27—2020/5/27：撰写论文初稿；修改论文，定稿并提交论文评审；
(5)2020/5/28—2020/6/7：准备论文答辩。
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4. 参考文献（12篇以上）
(1) https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need
(2) 概率论和数理统计，2012 年 5 月复旦大学出版社，车荣强
(3) 《python 项目开发实战》日本 BePROUD，支鹏浩译，人民邮电出版社，2016
年
(4) 刘 勘 , 周 晓 峥 , 周 洞 汝 . 数 据 可 视 化 的 研 究 与 发 展 [J]. 计 算 机 工
程,2002(08):1-2 63.
(5) 宋文文,孙力群.大数据可视化数据加载模式比较分析[J].电脑知识与技
术,2019,15(36):11-12.
(6) 魏紫萱.可视化数据分析对决策者的影响[J].中国市场,2018(15):189-191.
(7) 杨 凯 利 , 山 美 娟 . 基 于 Python 的 数 据 可 视 化 [J]. 现 代 信 息 科
技,2019,3(05):30-31 34.
(8) 胡非,韩永辉,许超,周巧妮.基于 Python 的可视化工具研究与应用[J].工程
技术研究,2018(13):25-26.
(9) 李俊华.基于 Python 的数据分析[J].电子技术与软件工程,2018(17):167.
(10)
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(11)
陈建军,于志强,朱昀.数据可视化技术及其应用[J].红外与激光工
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(12)Ritti-Dias Raphael Mendes,Correia Marilia de Almeida,Farah Breno
Quintella. Visual data: a new tool to improve the presentation of
clinical trial results.[J]. Einstein (Sao Paulo, Brazil),2020,18.
(13)Patricia Morreale,Allan Goncalves,Daniel Church,Steven Holtz,
Joshua Lisojo,Nathaly Lozano,Carlos Silva,Jason Bonafide.
Visual and Spatial Data Integration in Mobile Application
Design[M].Springer International Publishing:2014-06-15.
(14)Manohar Swamynathan. Step 1: Getting Started in Python
3[M].Apress:2019-10-02.
(15) Ekaba Bisong. Python[M].Apress:2019-09-28.
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