【数据可视化】基础知识贴③：错综复杂散点图

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散点图，若是学过咱们前面创意图表系列的话，这种图表应该很是熟悉了。

散点图，在图表界有万表之王的称号。

这可不是我随便封的。

美国权威心理学专刊《Journal of the History of the Behavioral Sciences》（行为科学史杂志）在2005年一篇论文中如此评价散点图：

“Most versatile, polymorphic, and generally useful invention in the history of statistical graphics.”这是信息图表史上功能最多，形式多样，应用范围极为广阔的一个伟大发明！

散点图能获此评价，绝对不是吹出来的。

正如它的名字同样，散点图，能够一堆纷乱如麻，看似无迹可寻的数据显示出内在的关系逻辑来。

散点图已经不只仅是一个图表了，它已经演化为一个强大的分析工具，能够这么说，散点图，就是为大数据而生的！

下面，仍是让咱们一块儿回顾一下散点图的前世此生吧。

认识散点图

散点图，是绘制在X轴和Y轴坐标系中，能够同时表述两个变量的一组数据点。这些大量的数据点组合在一块儿，造成了一些形状，揭示了数据背后的相关信息。

在这个散点图中，就揭示了不一样系列的产品中，销售量与产品收入之间的关系模式。

散点图溯源

提及散点图的来由，若是你读过咱们启视录系列前面几篇的话，必定会想到一个名字：William Playfair。这是信息图史上一个神通常的存在，他将折线图、饼图还有条状图带到了咱们这个世界上。

但是，这一次你猜错了。

散点图不是普莱费尔发明的。

事实上，散点图的出现如同它的名字同样，散乱不堪，没法理出一个有序的线索出来。

其实，对于散点数据的的视觉化应用，由来已久。好几百年以来，人们一直将这些点放置在地图，或者笛卡尔坐标系中。后来人们逐渐意识到，当这些数据以不一样参数，放置在直角坐标系中，不少鲜为人知的故事会偷偷地浮现出来。因而，散点图逐渐开始流传开来。

因此只能这么说，散点图，是广大数据民工在长期的生产实践中，经过不断的探索和研究，最终发明出来的。

而William Playfair爵士之因此会与这个伟大的发明擦肩而过，主要是由于，他发明的图表都是基于时间序列的，而散点图却再也不拘泥于时间这个基本的变量。

散点图从一开始的默默无闻，到最后轰动科学界，直到最后加冕图表之王，其实也就是百十年的事。可是经过散点图带来的不少伟大的发现，则完全改变了咱们的世界观，推进了科学的发展。

1905年，丹麦科学家Danish astronomer Ejnar Hertzprung，在将一些恒星的亮度等级（绝对亮度}和他们的颜色（按光谱从蓝白到红色排列）进行对比的时候，他注意到这其中彷佛有着某些相关性。可是他一直没有找到其中的奥秘。

直到1913年，美国天文学家Henry Norris Russell独立发表论文，阐述了这个改变咱们认知宇宙的新发现。

没错，正是经过散点图，他将恒星的按光谱和亮度两个参数进行排列分析后发现，从高亮度低光谱（左上）到低亮度高光谱（右下）造成了一条明显的趋势线，而在左上角，还有一团比较密集的数据。

Henry意识到，这条趋势线，或许正揭示了恒星从蓝白色的新星到红色的老星的一个演变的过程，也就是说，他发现了恒星一辈子的秘密。而左上角的那些数据，则是由一些暮年的红巨星所集合而成。

这就是后来咱们所熟知的恒星的一辈子：原恒星—-主序星—-红巨星—-白矮星—-黑矮星

这是从新绘制的由2200颗恒星数据所组成的Henry Norris Russell散点图，咱们的太阳目前大体位于光序1（竖轴）色谱1.0左右的位置上，主序星阶段，正值壮年！

关于更多的散点图带来的伟大发现，你们能够到这里围观：http://www.datavis.ca/papers/friendly-scat.pdf我就再也不多说了。

散点图的应用

显而易见，散点图是一种应用很是普遍的图表，并且具备其余图表所没有的独特优点。

不像其余图表的单一特性，散点图不光能够显示趋势，还能显示集群的形状，以及在数据云团中各数据点的关系——这在大数据应用中是极为重要的一点。

不管是探寻肺活量与自由潜水的深度的关系，仍是研究地震强度与持续时间之间的关联，或者对比不一样部门利润与支出的数据，咱们均可以用散点图来进行不一样方位解读。

下面就是散点图所常常表现出来的几种趋势：
正相关

负相关

无关

线性相关

指数相关

离群值

这里要注意的是，并非全部的相关关系都是简单的因果关系，要注意其余变量的存在以及对数据的影响。

散点图的基本原则

对于散点图，咱们如今已经有了大体的一些了解，如今让咱们来看看散点图设计中的一些基本原则吧

Y轴从0开始

这个应该是咱们反复强调的了，Y轴从非零开始的话会截断数据，形成误读。

包含多重变量

经过改变数据点的大小和颜色，来表示数据值的区别。

添加趋势线

趋势线能够用来显示数据变化的趋势。

不要添加两条以上的趋势线

太多趋势线，反而搅乱视线。

来源：InfoVision

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