22、数据可视化：类型、经典案例与实用技巧

数据可视化：类型、经典案例与实用技巧

1. 图表类型

1.1 累积分布函数（CDF）图

绘制累积分布函数（CDF）图的一大优点是它不依赖于分箱计数参数，能呈现数据的真实、原始视图。对于n个观测值，我们绘制的CDF图是一条包含n + 2个点的折线。第一个点是((x_{min} - \epsilon, 0))，最后一个点是((x_{max} + \epsilon, 1))。然后对观测值进行排序得到(S = {s_1, \ldots, s_n})，并绘制所有((s_i, i/n))的点。

与直方图相比，累积分布函数图需要更多技巧来解读。CDF是单调递增的，因此分布中没有峰值，众数由最长的垂直线段标记。不过，CDF在突出分布的尾部方面要好得多，因为直方图中尾部的小计数会被坐标轴遮挡，而在CDF中会累积成可见的部分。

1.2 数据地图

数据地图利用区域的空间排列来表示地点、概念或事物。我们都掌握了通过地图导航世界的技能，这些技能有助于理解相关的可视化。

传统的数据地图使用颜色或阴影来突出地图中区域的属性。例如，在2012年美国总统大选的数据地图中，每个州根据其投票给奥巴马（蓝色）或对手罗姆尼（红色）而着色，清晰地展示了美国的政治分歧。

地图并不局限于地理区域，化学元素周期表就是科学可视化历史上最强大的地图之一。它将元素映射到逻辑分组中，反映了化学性质。元素周期表之所以具有强大的可视化能力，原因如下：
- 有故事可讲 ：地图编码了值得参考或吸收的信息。元素周期表由于电子壳层的结构及其对化学性质和键合的重要性，是元素的正确可视化方式，值得反复研究。