不同名称在K值变化下的数值分布对比分析
在现代数据可视化领域，图表工具如ichartcool提供了强大的功能来展示和分析数据趋势。本文通过ichartcool生成的可视化图表，深入探讨了不同名称（name1至name6）在K值从5到25变化过程中的数值分布情况。数据分析显示，name6在多数K值下表现出较高的数值稳定性，而name2和name1则呈现出较大的波动性。
首先，从K=5开始观察，name6的数值为26.56，明显高于其他名称。name5和name4分别保持在24.64和25.44，表现相对稳定。name3为25.84，略高于平均水平，而name2和name1分别为21.52和13.44，后者显著较低。这一趋势在K=10时继续延续，name6升至26.96，name5和name4略有增长至25.44和27.12，name3稳定在26.8。然而，name2小幅上升至22，name1却大幅下降至8.48，凸显出其不稳定性。
当K值增加到15时，name6达到峰值27.2，显示出强劲的表现。name5和name4分别为25.76和26.72，保持较高水平，但name3下降至24.8。name2进一步降至20.72，name1略有回升至9.28，但仍处于低位。K=20时，数据出现明显变化：name6略降至26.96，依然领先；name5升至26.16，name4骤降至22.4，可能是异常点；name3回升至25.92；name2跌至19.28，而name1大幅跃升至21.28，波动剧烈。
最后，在K=25时，所有名称的数值均发生急剧变化，name6、name5、name4和name3均降至0.8，表明可能到达了某个阈值或数据边界。name2同样为0.8，但name1相对较高，为8.8，这进一步证实了name1的波动性最大。总体而言，name6在K值从5到20的范围内 consistently 维持高值，平均在26-27之间，稳定性卓越。相反，name2从21.52逐渐下降至19.28，最后暴跌，显示出递减趋势；name1则从13.44骤降至8.48，又跃升到21.28，最后部分恢复，波动范围超过12点，表明其对K值变化敏感。
通过ichartcool生成的图表，我们可以直观地看到这些趋势：折线图中name6的线较为平稳且位于顶部，而name1和name2的线起伏较大。这种可视化帮助识别关键模式，例如在K=20时name1的突然上升可能指示外部因素影响。数据分析强调，在应用 such 数据时，需考虑名称的特异性，name6适合作为基准，而name1和name2可能需要进一步调查其原因。
总之，ichartcool工具有效地揭示了数据分布，辅助决策者优化策略。下方表格提供了原始数据供参考，以及对应的图表可视化。
数据表格
| K值 | name1 | name2 | name3 | name4 | name5 | name6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 5 | 13.44 | 21.52 | 25.84 | 25.44 | 24.64 | 26.56 |
| 10 | 8.48 | 22.00 | 26.80 | 27.12 | 25.44 | 26.96 |
| 15 | 9.28 | 20.72 | 24.80 | 26.72 | 25.76 | 27.20 |
| 20 | 21.28 | 19.28 | 25.92 | 22.40 | 26.16 | 26.96 |
| 25 | 8.80 | 0.80 | 0.80 | 0.80 | 0.80 | 0.80 |
表格数据展示了每个K值下各名称的数值，可用于详细分析。注意在K=25时，多数数值骤降，可能表示系统限制或数据采集问题。
图表可视化
上图通过ichartcool生成，直观比较了不同名称随K值变化的趋势。name6的线较为平稳且高位，而name1和name2显示较大波动，帮助视觉确认分析结论。
