互联网的飞速发展伴随着海量信息的产生，而海量信息的背后对应的则是海量数据。如何从这些海量数据中获取有价值的信息来供人们学习和工作使用，这就不得不用到大数据挖掘和分析技术。数据可视化分析作为大数据技术的核心一环，其重要性不言而喻。
MATLAB作为一种广泛使用的科学计算编程语言，是广大科研人员不可或缺的数据分析、挖掘和建模工具。掌握MATLAB基本绘图及高级绘图技巧、1D/2D/3D及高维数据的可视化方法、Gramm绘图工具箱的使用及导出符合科技论文出版要求的图片等内容。
目 标：
1、掌握MATLAB基础绘图及高级绘图方法和技巧
2、掌握MATLAB一维数据可视化方法和技巧（饼图、茎叶图、阶梯图、箱线图、微线图、堆叠折线图、日历热图、统计直方图、包络图等）
3、掌握MATLAB二维数据可视化方法和技巧（2D散点图、等高线图、地区分布图、地图等）
4、掌握MATLAB三维及高维数据可视化方法和技巧（3D散点图、切片图、平行坐标图、树图、安德鲁曲线图等）
5、掌握Gramm绘图工具箱的使用方法和技巧（下载与安装、案例演示与讲解等）
6、掌握MATLAB图像保存与导出方法和技巧
7、通过实操掌握各种编程技巧
第一章、MATLAB基本绘图
1.计算机绘图的基本原理与思路
2. 基本绘图命令（plot、line、plotyy、plot3等）
3. 标注图形（title、text、gtext、legend等）
4. 设置坐标轴和网格线属性（axis、xlim、ylim、zlim、grid、box、xlabel、ylabel、zlabel等）
5. 子图绘制及多曲线绘制（subplot、hold on等）
6. 图形句柄系统（gca、set、get等）
7. 案例演示与介绍
第二章、MATLAB一维数据可视化
1.饼图（Pie charts）、茎叶图（Stem plots）、阶梯图（Stairs plots）
2.箱线图（Box plots）、微线图（Sparklines）
3.堆叠折线图（Stacked lines ）、日历热图（Calendar heatmap）
4.统计直方图（Histogram）、包络图（Envelope）
5.案例演示与介绍：时间序列分析去趋势（De-trend）、平滑滤波（Global smoothing）、频谱分析（Power spectrum）等
第三章、MATLAB二维数据可视化
1.2D散点图（2D scatter plots）
2.等高线图（Contour plots）、地区分布图（ Choropleth maps）
第四章、MATLAB三维数据可视化
1.3D散点图（3D scatter plots）、切片图（Slice）
第五章、MATLAB高维数据可视化
1.平行坐标图（Parallel coordinate plots）、树图（Tree maps）
2.安德鲁曲线（Andrews' curves）
第六章、MATLABGramm工具箱介绍
1.Gramm工具箱简介
2.Gramm工具箱的下载与安装
3.Gramm工具箱案例演示与介绍
第七章、MATLAB图像保存与导出
1.利用Print函数保存图像
2.Edit→Copy Figure及File→Export Setup两种图像导出方法
3.利用虚拟打印机及Adobe Acrobat Pro保存、编辑图像pdf文件