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数据可视化学习

data-visualization-learning's Issues

平行坐标系 Parallel Coordinates

平行坐标是信息可视化的一种重要技术。 为了克服传统的笛卡尔直角坐标
系容易耗尽空间、 难以表达三维以上数据的问题，平行坐标将高维数据的各个
变量用一系列相互平行的坐标轴表示， 变量值对应轴上位置。 为了反映变化趋
势和各个变量间相互关系，往往将描述不同变量的各点连接成折线。 所以平行
坐标图的实质是将多维欧式空间的一个点 Xi(xi1,xi2,…,xim) 映射到 2 维平面上的一条曲线。平行坐标图可以表示超高维数据。

学习笔记1

可视化包括：

• 可视化空间
• 标记（数据属性的映射）
• 视觉通道（数据属性值的映射）

数据的类型：

• 类别型
• 有序型（时间）
• 数值型

直方图和条形图的区别：

直方图的条于条之间无间隔，而条状图有间隔，在条状图中横轴上的数据是一个孤立的具体数据，而直方图中横轴上的数据为一个连续的区间，条状图用条形的高度表示统计值，而直方图用条形的面积表示统计值。

单变量数据

• 数据轨迹图
• 抖动图
• 核密度估计图
• 柱状图
• 直方图
• 饼图
• 盒须图

双变量数据

• 散点图
• 对数图 半对数图（坐标轴数据都用对数形式表示）

多变量数据

• 等值线图
• 热力图
• 颜色映射图

可视化映射的直观性决定了可视化结果图被用户接受的难以程度，因此在设计可视化映射的时候，必须精心选择标记和视觉通道，以确保用户能够容易地理解可视化所需要展示的数据内容。

可视化交互：

• 滚动和缩放
• 颜色映射的控制
• 数据映射方式的控制
• 数据缩放和裁剪工具
• 细节层次控制

优秀的可视化必须是功能和形式的完美结合。

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