Orange是一款专为数据分析设计的便捷工具。相较于自己搭建Python运行环境或手动编写代码，它显著降低了使用难度。这对于众多虽有意进行数据分析却对繁杂编程感到畏惧的人来说，无疑是一大福音。而且，即便是专业编程人员，也能通过PythonScript组件实现灵活操作。
Orange的界面布局
打开Orange软件，退出欢迎界面后，便会发现左侧布满了众多小组件。这些小组件，是数据分析的好帮手。而右侧的白色画布，则是用户操作的核心区域。布局清晰明了，便于用户迅速定位所需功能。用户无需在纷繁复杂的界面中搜寻功能入口，只需识别功能对应的小组件即可，从而大幅提升了操作速度。
另一边，Info部分同样至关重要。比如，在分析陶器数据时，这里可以展示数据集的详细信息。比如，有一组包含13865个陶器样本的数据集，每个样本都有36个属性，诸如陶器的尺寸、挖掘位置的坐标等，这些信息一目了然。这使用户能够对数据有一个全面的基础了解。
箱线图查看数据分布
数据一旦掌握，便需掌握其分布特点。这时，BoxPlot箱线图便能发挥其作用。在Orange软件中，绘制箱线图极为简便。只需打开箱线图，点击某个变量属性，便可直观地观察到该属性下各样本值的分布情况。比如，分析陶器数据时，以VesselPart属性为例，便能一目了然地看出不同部件在样本中的分布比例。容器部分通常包括多个主体、底座等，而其他碎片部分则相对较少。
数据分析人员可通过这种方式直观地评估数据状况，进而便于进行后续工作。箱线图能够展示不同属性数据的分布特征，这对深入挖掘数据价值具有关键作用。
数据预处理的重要性
数据分析时，数据预处理是至关重要的步骤。例如，机器学习在处理众多离散特征时，效果并不理想。因此，我们需对数据进行预处理，使其更易于理解，同时也有利于后续工序的处理。以陶器数据中的VesselPart属性为例，为了方便操作，我们可以通过编辑域关联数据，来选择这一属性。
接下来，只需挑选两个数值，然后点击右下角的M按钮即可完成操作。此外，编辑区域还特别设计了一种功能，可以将不常用的数值集中管理，这样一来，就无需逐一进行繁琐的操作。数据是否经过预处理，对后续分析结果影响极大。经过预处理，数据会更加整齐，这有助于提升数据分析的精确度。
包的安装
在处理陶器坐标转换这类问题时，我们有时得依赖外部包来辅助。比如，Python的pyproj包就是一个不错的选择。然而，Orange软件默认并未安装此包，这就要求我们手动将其安装到Orange中。虽然安装过程中可能会遇到一些小问题，但一旦顺利完成，这个包在数据分析中便能发挥关键作用。
在坐标转换的操作中，安装了pyproj包之后，Python脚本小部件便能够将任一投影转换成另一投影，这样的功能极大地增强了数据处理的灵活性。若没有这个包，那些必须进行坐标转换的操作就无法实施，这无疑会极大地制约数据分析的全面性。
可视化操作
在数据分析这一领域，可视化效果同样至关重要。Orange软件中，丰富的可视化方法和工具让人眼前一亮。以Geo-Map组件为例，连接Pythonscript组件后，在地图选择Topographic模式，便能自动识别纬度和经度信息。此外，还能进行一系列的个性化设置。
我们根据样本点的属性进行分类。在“Attributes”这一栏，可以依据“VesselPart”属性来划分样本。比如，在“color”这一项选择该属性，不同位置的样本点就会以不同颜色呈现。这种直观的视觉效果，有助于用户迅速辨识数据的规律与特性。
Orange的价值体现
Orange在数据分析各阶段均提供了简便且高效的解决方案。无论是界面设计还是数据分析，亦或是数据预处理和可视化呈现，Orange都展现出其独有的优势。即便是非编程背景的用户，也无需担忧配置环境或编写复杂代码，只需遵循Orange的操作步骤，即可轻松完成众多数据分析任务。
在您进行数据分析或学习的过程中，是否会考虑选用Orange这一高效的数据分析工具？希望各位能够点赞并分享这篇文章，同时积极参与评论区讨论，让更多的人认识并了解Orange。
from pyproj import Transformer
from Orange.data import ContinuousVariable
new_lon = []
new_lat = []
transformer = Transformer.from_crs("epsg:32634", "epsg:4326")
for i in range(len(in_data)):
lat, lon = transformer.transform(in_data[i][0], in_data[i][1])
new_lat.append(lat)
new_lon.append(lon)
out = in_data.add_column(ContinuousVariable("lat"), new_lat)
out_data = out.add_column(ContinuousVariable("lon"), new_lon)