前言

第1章引言

数据可视化的基本原理：将数据数值映射至图形中可量化的特征。
图形元素的构成要件：
- 位置（Position）
- 形状（Shape）
- 尺寸（Size）
- 颜色（Color）
- 线型，例如粗细、虚线类型等
- 字体及字体大小
- 透明度
数据类型：
- 定量数据（quantitative）
  - 连续数值
  - 离散数值
- 定性数据（qualitative）（==factor==以及==level==的概念）
  - 无序类别
  - 有序类别
- 日期及时间数据
- 文本数据
为了将数据值向美学元素映射，我们需要指定哪个数据值对应于哪个特定的美学值，这个映射过程称为标度过程（scale）
- 标度过程是一个一一映射过程，也即数据与美学元素之间的映射是唯一的，否则数据可视化将变成模棱两可

迪卡尔坐标系
- 迪卡尔坐标系的两个坐标轴可以具有不同的单位，此时x轴和y轴的纵横比可以根据需要做调整
- 如果迪卡尔坐标系的两个坐标轴具有相同的单位，那么x轴和y轴的网格间距应当相同
- 迪卡尔坐标系在线性变换的条件下视觉上保持不变
非线性坐标轴
- 对数标度（logarithmic scale）
  - 原始数据标在对数标度的坐标轴上是优选方案，==注意刻度标签的正确性==
  - 若对数转换后的数据在线性标度的坐标轴上，则==注意指明对数转换所用的底数==
  - 对数标度适用于通过乘法或除法获得的数据，比如表示==比值==关系的数据
  - 对数标度也适用于数值相差很大的数据
  - 对数标度中，值1一般都数据展示的中点，而在线性标度上值0是中点
- 对数标度不适用于值为0的数据，对于值为0的数据，可以采用平方根标度（square-root scale）
  - 平方根标度适用于以平方的方式表达的数据
具有曲线坐标轴的坐标系
- 极坐标系
  - 极坐标系适用于表达具有周期性质的数据
- 地理空间数据需要采用曲线坐标轴来表达

数据可视化中，颜色有三种基本的用途：数据间相互区分、代表数据值、强调数据

颜色用作数据间相互区分 - ==定性色阶（qualitative color scale）==
- 适用对象是本身没用排序的离散数据
- 要求各颜色之间能够显著地区分，但是相互间又是平等的
  - 某种颜色相对于其他颜色不会显著地突出
  - 各颜色间不能造成存在排序的误解
颜色用作代表数据值- ==有序色阶（sequential color scale）==
- 要求各颜色之间能够清晰地表示数据的大小，以及两个值之间的间距
- 色阶在整个数据值范围上呈现统一的变化
- 有序色阶可基于单色相（a single hue）
- 有序色阶可基于多色相（multiple hues），==通常选择自然界能够看到的颜色变化梯度==
- 适用的对象：
  - 在地理区域上变化的数据
  - 相对于中点值在正、负两个方向上的数据值偏差 - ==双色色阶（diverging color scale）==
    - 双色色阶在两个方向上需要平衡，也即从中间的浅色到两端的深色，在两个方向上具有相同的序列值
颜色用作数据强调 - ==着重色阶（accent color scale）==
- 包含一系列比较柔和的颜色，以及对应的比较深、比较强烈以及更饱和的颜色
- 基准色（baseline color）不能过于鲜艳而争夺数据焦点

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