从Parquet到3D可视化用Python打造3D知识图

课程介绍

一句话介绍

你有一堆 Parquet 数据想做出立体的关系图，这门课教你用 Python 从数据一路做到 3D 知识图谱。

详细课程介绍

数据存在 Parquet 文件里，几十万条记录。你想看出实体之间的关联，表格看过来只是一行行文字，脑子转成图了。

要让数据自己长成三维结构，难点有三段。数据要先变成节点和边，粒度决定整张图好不好看。可视化那部分要处理节点重叠、遮挡、交互，代码量比想象的多。

这门课先讲 3D 知识图谱是什么，跟普通关系图的区别在哪。再讲数据准备，Parquet 怎么读、字段怎么清洗、哪些记录该合并成同一个节点。然后是 Python 可视化基础，图的构建逻辑和数据结构的对应关系。接着用 Python 把关系画成三维节点，这一步跟着做。最后是交互与优化，节点太密怎么办、怎么加旋转缩放和筛选。

每步跟着做，你做出一份能旋转查看的三维关系图。

课程不教机器学习和图算法，也不做大规模数据的性能优化。它只讲从数据到这张图。

完整教学内容

• 认识 3D 知识图谱：看清它把关系画成什么样子。
• 数据准备（Parquet）：先把数据读进来、理清楚。
• Python 可视化基础：画图前要先会的那点语法。
• 画出 3D 知识图谱：跟着把关系画成三维节点。
• 交互与优化：让它转得动、点得开。
• 精通之道：把这套流程存成自己的。

适合人群

• 做数据分析可视化的人。
• 有 Parquet 想做图的人。
• 技术偏好的创作者。
• 只想要成品不打算动手练的人，这门课不适合你。
• 已是老手的人，会觉得慢。

学习收获

• 你能把 Parquet 数据整理成节点和边，粒度自己定得下来。
• 你做出一份三维关系图，节点疏密和遮挡问题有处理办法。
• 旋转、缩放、筛选这些交互你接得进去，图是能用的工具。
• 你有从数据到成图的完整流程，换一份数据能重做一遍。