1. 从可视化系统设计的角度出发，通常需要根据系统将要完成的任务的类型选择交互技术。按照任务类型分类可以将数据可视化中的交互技术分为选择、（  重新配置    ）、重新编码、导航、关联、（  过滤   ）、概览和细节等八种类型。
2. 交互延时指的是从用户操作开始到结果返回经历的时间，延时的长短在很大程度上直接决定了用户体验的效果。
3. 在数据可视化中交互的技术有很多种，其中（  选择   ）的意义在于标记出感兴趣的对象,以便进一步追踪处理.
4. 在数据可视化交互技术中（  关联    ）技术就是使用可视化的方式展现数据之间联系的一种技术，特别是在多视图中，该技术应用广泛
5. 数据可视化交互技术有很多种，其中（  概览 ）可以为用户提供一个整体观察数据的角度，让用户可以从宏观上把握，对全局信息有整体的判断，这个过程是一个引导阶段，用户可以基于这样的判断更为深入的了解详细的数据。
6.（   医学影像    ）数据可视化的研究范围涉及数字图像处理、计算机图形学、计算机视觉以及医学等领域，是生物医学工程中的一个非常重要的多学科交叉研究领域，其研究成果已被广泛应用于临床诊断、手术模拟仿真、外科整形、假肢制造、解剖教学等医学领域
7.除了视觉呈现部分外，用户交互部分也是数据可视化中一个非常重要的要素。交互在可视化中的作用主要体现在(    交互能让用户更好的理解和分析数据、交互有效缓解了可视化空间和数据过载之间的矛盾 )方面。
8.设计可视化系统或选择交互方式的时候，除了能够完成任务本身之外，还要遵循（ 交互延时、交互场景、交互成本    ）几个方面的因素来进行设计。
9.目前，在医学可视化领域主要包含（  图像分割、实时渲染技术、图像标定技术）三个方面的研究热点

10.过滤技术是获取信息的常用方法，指的是通过设置过滤条件来进行信息查询的技术。    √

11.数据可视化交互技术中导航的基本操作有两种，分别是缩放和旋转    ×  
（数据可视化交互技术中导航的基本操作有三种，分别是平移、缩放和旋转）

12.使用matplotlib的pie函数绘制饼图时（     counterclock      ）参数用来为饼图指定指针方向。默认为True,即（    逆     ）时针。将值改为（  False    ）即可改为顺时针。

13.我们通常把按照类别、子类别、群体进行的划分的数据称为（  比例   ）型数据。

14.使用matplotlib的pie函数绘制饼图时（    colors       ）参数用来标注每块饼图的matplotlib颜色参数序列。

15.使用matplotlib的pie函数绘制饼图时（     autopct      ）参数用来控制饼图内百分比设置，可以使用format字符或者format function设定百分比标签的格式。

16.matplotlib使用pie函数绘制饼图时（     explode       ）参数用来设置饼图中每一块楔形离开中心的距离。
17.使用matplotlib的pie函数绘制饼图时（     shadow      ）参数用来为饼图设置阴影。
18. 使用matplotlib的pie函数绘制饼图时（    startangle       ）参数用来为饼图设置起始绘制角度。
19. 对于饼图来说，建议扇区个数最大值在(    5~7    )个之间。当选项过多时，要么不要选择该种方式，要么将末位几项归类为【其他】，以避免图表杂乱无重点。
20. 我们通常使用matplotlib.pyplot.(    stackplot    )函数来绘制堆叠面积图。
21. 对于比例数据可视化最重要的任务就是展示数据各部之间的（     相对关系      ），比如整体与部分的关系，各部分之间的层级关系等。
22.我们通常使用matplotlib.pyplot.(    bar    )函数来绘制堆叠柱状图。
23.比例呈现最简单的方式就是计算出部分与整体的关系。而呈现这种整体与部分关系最简单的方式就是使用我们最熟悉的（ 饼图   ）了。
24.对于比例型数据，我们进行可视化的目的，是为了寻找整体中的(     整体的构成分布、最大值、最小值    ）、以及各部分之间的相对关系。
25.以下（   环形图、百分比堆叠柱形图、饼图    ）种图表适合用来有效的展示比例型数据。
26.当构成整体的数据项较少时，采用饼图是一种不错的选择。   √