可视化框架设计-数据类型

数据类型

• 数据的分类方式
• 数据类型的设计-度量
• 更多

简介

数据可视化的本质就是将数据映射到图形，不一样数据类型的数据适合的图形属性也不同，本章讲解数据分类和G2是如何设计数据分类。图形属性在下一章节视觉通道中讲解。

数据类型

数据的类型能够按照两种分类方式： 
* 数据天然的分类 
* 数据是否连续

数据天然的分类

按照数据的天然分类，能够将数值类型分为： 
* 名词：常见的名词，不关心顺序，好比国家的名称 
* 有序：有序的分类，例如警报信息，从低到高分为黄色警告、橙色警告和红色警告 
* 间隔：有间隔的数字，不考虑0的意义。例如温度，0度不表明没有温度 
* 比例：表示字段之间存在比例关系，0必须有意义。

数据是否连续

按照数据是否连续划分的方式： 
+ 分类（定性）数据，又分为有序的分类和无序的分类 
+ 连续（定量）数据，连续不间断的数值，时间也是一种连续的数据类型

 

首先咱们来看一下下面的数据：

[
{"month":"一月","temperature":7,"city":"tokyo"}, {"month":"二月","temperature":6.9,"city":"newYork"}, {"month":"三月","temperature":9.5,"city":"tokyo"}, {"month":"四月","temperature":14.5,"city":"tokyo"}, {"month":"五月","temperature":18.2,"city":"berlin"} ]

其中：month 表明月份，temperature 表明温度，city 表明城市

• 上面数据中month和city都是离散的分类，可是又有所差别。month是有序的分类类型，而city是无序的分类类型。
• temperature 是连续的数字

如何设计数据类型-度量

咱们在G2中将数据类型按照是否连续来划分，每种分类设计成不一样的度量（Scale)，度量用于完成如下功能：

• 将数据转换到 0-1 范围内，方便将数据映射到位置、颜色、大小等图形属性。
• 将转换过的数据从 0-1 的范围内反转到原始值。例如 分类a 转换成 0.2,那此时 0.2反转回来的值就是分类a

• 将数据划分，用于在坐标轴上、图例上显示数值的范围、分类等信息

  • 分类信息展现在图例上
  • 肯定显示在坐标轴上坐标点 30，40，50，60，70

因此每种度量必须包含如下信息：

• 定义域（domain)，分类度量指的是各类分类，连续度量的最小值、最大值
• 值域（range)，将分类、连续数据映射到范围，默认 0-1
• 坐标点(ticks)，用于显示在图例或者坐标轴上，对于分类度量，坐标点就是分类类型；连续的数据类型，须要计算出对人比较友好的坐标点、友好的坐标间距，例如： 
  
  • 1，2，3，4，5
  • 0, 5,10,15,20
  • 0.001, 0.005,0.010 
    而不是：
  • 1.1，2.1，3.1，4.1
  • 12，22，32，42，52

支持的度量

G2中提供了下面几种度量

• identity，常量类型的数值，也就是说数据的某个字段是不变的常量；
• linear，连续的数字 [1,2,3,4,5]；
• cat，分类, [‘男’,’女’]；
• time，连续的时间类型；
• log，连续非线性的 Log 数据 将 [1,10,100,1000] 转换成[0,1,2,3]；
• pow，连续非线性的 pow 数据 将 [2,4,8,16,32] 转换成 [1,2,3,4,5]；
• timeCat，非连续的时间，好比股票的时间不包括周末或者未开盘的日期。

属性和接口设计

度量共有的属性：

属性名	说明
type	度量类型
range	度量转换的值域，默认是[0,1]
alias	别名，大多数数据集合的字段名都是英文，有时候须要定义中文名称，便于在图例、提示信息上显示
ticks	支持的坐标点，能够在图例、坐标轴上显示，坐标点的计算后面详细介绍
tickCount	坐标点的个数，不一样类型的度量默认值不一样
formatter	输出字段时的格式化函数，会影响数据在坐标轴、图例、提示信息(tooltip)上的显示

linear

连续的数据类型的基类，包含如下特殊的属性

属性名	说明
min	定义域的最小值
max	定义域的最大值
tickCount	连续类型的度量，默认生成坐标点的个数是5
tickInterval	用于指定坐标轴各个标度点的间距，是原始数据之间的间距差值，tickCount 和 tickInterval 不能够同时声明
nice	是否根据人对数字识别的友好度，来调整min和max。例如 min:3,max: 97，若是nice: true，那么会自动调整为：min: 0,max: 100

cat

分类类型度量的特殊属性

属性名	说明
values	当前字段的分类值

G2建立图表的时候，values字段通常会自动从数据中取得，可是如下2中情形下须要用户手动指定

• 须要指定分类的顺序时，例如：type 字段有’最大’,’最小’和’适中’3种类型，咱们想指定这些分类在坐标轴或者图例上的顺序时：

  [
  {a: 'a1', b:'b1', type: '最小'}, {a: 'a2', b:'b2', type: '最大'}, {a: 'a3', b:'b3', type: '适中'} ] var defs = { 'type': {type: 'cat',values: ['最小','适中','最大']} };

  若是不声明度量的values字段，那么默认的顺序是：‘最小’，‘最大’，‘适中’

• 若是数据中的分类类型使用枚举的方式表示，那也也须要指定values

  [
  {a: 'a1', b:'b1', type: 0}, {a: 'a2', b:'b2', type: 2}, {a: 'a3', b:'b3', type: 1} ] var defs = { 'type': {type: 'cat',values: ['最小','适中','最大']} }; 

  必须指定’cat’类型，values的值按照索引跟枚举类型一一对应

time

time类型是一种特殊的连续型数值，因此咱们将time类型的度量定义为linear的子类，除了支持全部通用的属性和linear度量的属性外，还有本身特殊的属性：

属性名	说明
mask	数据的格式化格式 默认：’yyyy-mm-dd’

目前支持 2 种类型的时间（time)类型：

• 时间戳的数字形式, 1436237115500 // new Date().getTime()
• 时间字符串： ‘2015-03-01’, ‘2015-03-01 12:01:40’, ‘2015/01/05’,’2015-03-01T16:00:00.000Z’

格式化日期时mask的占位符：

• y: year
• m: month
• d: date
• H: hour
• M: minute
• s: second

log

log类型的数据能够将很是大范围的数据映射到一个均匀的范围内，这种度量是linear的子类，支持全部通用的属性和linear度量的属性，特有的属性：

属性名	说明
base	Log 的基数，默认是2

如下情形下建议使用log度量

• 散点图时数据的分布很是广，同时数据分散在几个区间内。例如 分布在 0-100， 10000 - 100000， 1千万 - 1亿内，这时候适合使用log 度量
• 使用热力图时，数据分布不均匀时也会出现只有很是高的数据点附近才有颜色，此时须要使用log度量，对数据进行log处理。

pow

pow类型的数据也是linear类型的一个子类，除了支持全部通用的属性和linear度量的属性外也有本身的属性：

属性名	说明
exponent	指数，默认是2

timeCat

timeCat类型的数据，是一种日期数据，可是不是连续的日期。例如表明存在股票交易的日期，此时若是使用time类型，那么节假日没有数据，折线图、k线图会断裂，因此此时使用timeCat的度量表示分类的日期，默认会对数据作排序。

属性名	说明
tickCount	此时须要设置坐标点的个数
mask	数据的格式化格式

度量坐标点的计算

度量的信息须要在图例、坐标轴上显示时，不可能所有显示全部的数据，那么就须要选取一些表明性的数据显示在图例、坐标轴上，咱们称这些数据为ticks（坐标点），不一样的类型的度量计算ticks（坐标点）的算法各不同，咱们这里提供3类度量ticks（坐标点）的计算：

• 分类度量，包括 cat,timeCat
• 连续类型度量，包括linear,log,pow
• 时间类型度量，包括time

分类度量的计算

分类度量通常状况下不须要计算ticks，直接将全部的分类在图例、坐标轴上显示出来便可

可是当分类类型的数值过多，同时分类间有顺序关系时能够省略掉一些分类例如：

计算时须要使用到的属性：

• values: 当前度量的分类值，若是未指定，则直接从数据源中提取
• tickCount: 保留几个坐标点

分类的ticks计算很是简单个

• 均匀的从values中取tickCount个坐标点
• 为了保证values第一个和最后一个value都在ticks中，取值的间隔是 (values.length - 1) / (tickCount - 1),则保证values第一个和最后一个value都在ticks中

整除的场景：

var values= ["第一周","第二周","第三周","第四周","第五周","第六周","第七周","第八周","第九周"]; var tickCount = 5; // 因为 values.length = 9; // 平均间隔 step = (9 - 1) / (5 - 1) = 2; var ticks = ["第一周","第三周","第五周","第七周","第九周"] 

不能整除：

var values= ["第一周","第二周","第三周","第四周","第五周"]; var tickCount = 4; // 因为 values.length = 5; // 平均间隔 step = (5 - 1) / (4 - 1) = 4/3; 取整 step = 1; // 舍弃了第四周 var ticks = ["第一周","第二周","第三周","第五周"]

连续数据度量的计算

连续数据类型计算坐标点须要考虑如下问题：

• 坐标点必须是对人友好的数据(nice numbers)，不能简单的均分的方式计算坐标点。 
  例如 min: 3,max: 97,tickCount: 6，若是平均划分则会生成 ticks: [3, 21.8,40.6,59.4,78.2,97]，咱们理想的方式是ticks: [0, 20, 40, 60, 80, 100]
• 计算的数值范围不肯定，有多是 0, 100, 1000 也有多是 0.01，0.02，0.03

连续数据坐标点的计算方式以下：

• 指定一个逼近数组 [1,2,5,10],用于计算对人友好的tickInterval
• 根据传入的min,max,tickCount 计算 tickInterval,将tickInterval的值转换到 0-10之间，保留转换的系数，例如min: 0, max: 9003,tickCount = 4,n那么计算的tickInterval = 3001 变成 3.001，系数是1000，而后在逼近数组中找到一个逼近值，以 3.001为示例 
  
  • 能够选择向上逼近（最终生成的坐标点个数小于tickCount)，得出逼近值 5
  • 或者选择向下逼近（最终生成的坐标点的个数大于tickCount),得出逼近值 2
  • 或者四舍五入（有可能会多，有可能会少）,得出逼近值5
• 将获得的逼近值乘之前面求得的系数1000, 
  
  • 若是逼近值是5，tickInterval = 1000 * 5 = 5000, 将min,和max取tickInterval的倍数，最终计算出来的ticks : [0, 5000, 10000]
  • 若是逼近值是2，tickInterval = 1000 * 2 = 2000, 将min,和max取tickInterval的倍数，最终计算出来的ticks :[0, 2000, 4000, 6000, 8000, 1000]

伪代码以下：

var snapArray = [0, 2, 5,10]; var min = 0; var max = 9003; var tickCount = 4; var tickInterval = (max - min) / (tickCount - 1); // 3001; var factor = getFactor(tickInterval)// 1000，若是value > 10 则不断除以10 直到除数 1<value<10，若是value < 1,则不断乘以10， 直到 1< value < 10 var snapValue = snap(snapArray, tickInterval / factor, 'ceil'); // 向上逼近，逼近值5 var tickInterval = snapValue * factor; var min = snapMultiple(tickInterval, min, 'floor')// 向下取tickInterval的整数倍，0 var max = snapMultiple(tickInterval,max, 'ceil') //向上取tickInterval的整数倍，15000 var ticks = []; for(var i = min; i <= max; i+= tickInterval){ ticks.push(i); } return ticks;

注意事项 
* snapArray 能够进行调整，数组内部值越多，间距越小，计算出来的tickCount跟预期的差距越小 
* min，必须向下取tickInterval的倍数，max ,必须向上取tickInterval的倍数

时间类型的度量计算坐标点

时间类型的数据是连续数据，可是不适合连续数据度量的计算方式缘由在于：

• 时间戳的数值比较大，包含毫秒信息，取对人友好的数值格式化出来的时间不必定对人友好,如 1466677570000,是 ’2016 18:26:10‘
• 对于日期的间隔大于月份，大于年的数据集，无法取得固定的tickInterval，由于月份和年的时间间隔并不相等

因此时间类型的度量须要本身的算法，算法以下：

• 根据min,max 和 tickCount计算tickInterval；
• 计算tickInterval 占一年的比例，yfactor = interval / yms(一年的毫秒数） 
  
  • 若是yfactor > 0.51，也就是时间间隔大于半年，取min和max的年份，按照年计算ticks 
    例如： min: 2001-05-02, max: 2015-10-12, tickCount = 6,此时ticks = [2001-01-01,2004-01-01 2007-01-01,2010-01-01, 2013-01-01, 2016-01-01]
  • 若是0.0834 < yfactor < 0.51,时间间隔大于一个月，那么就按月的倍数来计算ticks 
    例如： min: 2001-05-02,max: 2002-04-03, tickCount = 5, 此时ticks = [2001-05-01, 2001-07-01, 2001-09-01, 2001-11-01, 2002-02-01, 2002-04-01, 2001-06-01]
  • 若是时间间隔大于1天，按照天的倍数计算；若是时间间隔大于一个小时，按照小时的倍数计算。。。。而后按照分、秒、毫秒计算ticks

注意事项：

• tickCount的值也没法肯定最终生成的ticks的个数
• 必须保证计算出来的ticks的第一个值小于min,最后一个值大于max

更多

本章讲解了数据分类和G2如何设计数据分类，而且提供了计算坐标点（ticks)的方法，图例和坐标轴显示的文本所有由本章讲解的度量所决定，下一章节讲解视觉通道,并讲解视觉通道跟数据分类的关系。

G2网站：https://g2.alipay.com/