数据可视化：基本图表与高级图表
编者按：一张好图胜过千言万语。如果可以使用简单易懂的可视化图表表达城市研究中各种复杂的对象和数据，那将会极大地帮助人们更好的认识城市。但如何才能做出一张好图？如何表示四维以上的数据？本期《城市科学文摘》介绍了一般数据的可视化，内容不仅包括柱状图、散点图等基本图表，也包括树图、桑基图等高级图表。本期文摘的大部分插图及有关“简洁”可视化的观点来自于Stephen Thomas 的著作Data Visualization with JavaScript和d3js.org的示例展示。 “When you consider the ultimate purpose of data visualization—helping users understand data—simplicity is one of the most important features of an effective visualization.”( “数据可视化的最终目标——是帮助用户理解数据，从这个意义上说，‘简洁’是有效数据可视化的最重要的特征之一。” ) — Data Visualization with JavaScript by Stephen A. Thomas 基本图表 [注释1-2] Bar Chart柱状图适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。柱状图利用柱子的高度，反映资料的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势（图1a）。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。图1b是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。 图1 柱状图 [注释1] Line Chart折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。还适合多个二维数据集的比较。图2是两个二维数据集（大气CO2，地表平均气温）的折线图。 more »
