数据可视化基础篇-图形语法

本文介绍了在数据可视化中如何根据数据类型选择合适的图表,如柱状图、散点图等,并详细解释了标记与数据的关系以及视觉通道(如位置、颜色、长度等)在数据映射中的作用。还列举了各类图表的常见用途和适用场景。

当我们在制作仪表盘或其他数据可视化时离不开对图表的选择,不同的数据信息该怎么选择图表可能是不少人会遇到的问题。

要解决这个问题我们首先需要理解数据可视化的生成规律或者说是“语法”,目前主流的数据可视化理论认为,可视化是由基础标记(Mark)沿着某个或是某些视觉通道(Visual channel)进行映射的结果。

  • 标记我们也可以理解为图形元素,包括点、线、面等
  • 视觉通道通常包括位置、形状、面积、斜度、颜色等

以下面图为例,图1柱状图其表现数据的标记为"线",柱的纵向长度是视觉通道。图2散点图多了一个横向视觉通道且以“点”为标记。图3多了一个颜色视觉通道。图4多了一个尺寸的视觉通道。

20240301162907

标记与数据关系

  • 点:每个点表示一个数据,点可以是各种图形(圆、矩形或是其他自定义图形等)
  • 线:通常情况表示一组数据,比如折线图的曲线。也可以表示一个数据,比如柱状图的柱(interval)数据对应就是柱的长度
  • 面:2D场景通常是线的延伸跟颜色组合用来突出数据,比如折线图和面积图

视觉通道与数据映射

数据通常为有序和分类两种形式,视觉通道也可以分为两种性质。

  • 分类性质:颜色的不同色调通常用于表现分类数据,比如服务状态,绿色代表健康,红色代表异常
  • 定量或定序性质:同一个色调的颜色不同亮度或是饱和度时可以用于表现有序的数据,常见的就是热力图比如 Github 的 contributions 图,contributions 数量越大当天的色块颜色就越深

通常情况会把形状、颜色的色调、空间位置认

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