5.2.3 基于区域的方法
基于区域的方法常见的有柱状图、表格显示、像素图、维度堆叠图、马赛克图法。
柱状图是一种采用填充的长方柱,以尺寸、填充颜色和填充模式等编码多维度数据的不同属性的数据可视化方式,有水平柱状图和垂直树状图两种类型。柱状图的参数是长方形个数,当数据属性个数较少时,一个长方形代表一个数据,当数据属性是连续的或范围较大时,可以分割为多个区域每个区域用一个长方形表示。高维数据采用柱状图可视化时还可以用堆叠图的形式。图5.17所示为垂直柱状图和其堆叠图。
表格显示方式常用于显示以表格形式存储的多维数据,其中热力图是表格显示法的典型代表。热力图是一种将规则化数据转换为颜色色调的常用可视化方法,其中每个规则单元对应数据的某些属性,属性的值通过颜色映射表转换为不同的色调并填充规则单元。表格坐标的排列和更换顺序可以帮助用户发现数据的不同性质,比如行和列的顺序可以帮助将数据排列成三角格式或发现数据中的不同聚类。图5.18是热力图绘制的一个基因测试的数据示例。
图5.17 垂直柱状图和其堆叠图
图5.18 热力图示例(https://www.daowen.com)
像素图是一种介于点方法和区域方法的混合方法。采用一个颜色填充的小方块表示每个数据的单个维度的属性,每个数据属性决定一个单独像素的颜色。这种方法的优点是最大程度利用了屏幕的空间,可以用来显示数百万个像素点;特点是像素图的基本原理简单,但实际应用需要综合考虑布局像素、像素图的形状、数据属性的顺序等设置,而且像素图的效率取决于单个像素块中数据属性排列的顺序,较好的顺序更便于用户发现数据的内在规律,达到最优的效果通常需要求解一个复杂的离散优化问题;难点在于如何设计数据属性的编码、布局和颜色映射图,以有效展示数据的性质。图5.19为像素图的示例。
图5.19 像素图的示例
维度堆叠法的基本思想是将离散的N维空间映射到二维空间,最小化数据的重叠,从而保留尽可能多的空间信息,映射的核心在于将二维空间中多个独立的数据属性迭代划分为若干网络,从而灵活地存储多维数据。可以将维度堆叠图看作一个N维空间的直方图,使用颜色或灰度而不是数据点的位置或形状表达数据属性的值。这种方法的优点是增加了表达的信息量,可用于比较同类格式、不同数据的差别,缺点是降低了可感知性,同时在增加维度时也增加了绘制的空白区间,造成屏幕的浪费。
马赛克图法类似维度堆叠法,通过划分二维空间来可视化多维数据,不同在于马赛克图是根据数据的分布来分配子空间的大小,维度堆叠均匀地分布空间。马赛克图有几种变种:波动图、多维柱状图、匹配空间、重叠图。马赛克图的过程是:第一步根据第一维度水平划分空间,第二步根据第二维度垂直划分空间,之后迭代重复第一、第二步直到遍历完所有维度。图5.20为马赛克图的过程示例。
图5.20 马赛克图过程示例
