数据可视化的基本原理——视觉通道

时间 2019-12-08

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数据可视化为了达到加强人脑认知的目的，会利用不一样的视觉通道对冰冷的数据进行视觉编码。前端

咱们在数据可视化的时候，一方面，展示可视化对象自己的位置、特性，对应的视觉通道类型是定性或者分类，好比汽车在什么地方、汽车的种类；另外一方面，展示对象的某一个属性值大小，对应的视觉通道类型是定量或者定序，汽车的油耗、汽车加油的排队顺序。算法

那么，有哪些具体的视觉通道呢？下面就跟你们介绍几种常见的视觉通道，文末有视觉通道的表现力排序图，心急的记住这个图就能够了。微信

用于分类的视觉通道

位置

平面位置在全部的视觉通道中比较特殊，一方面，平面上相互接近的对象会被分红一类，因此位置能够用来表示不一样的分类；另外一方面，平面使用坐标来标定对象的属性大小时，位置能够表明对象的属性值大小，即平面位置能够映射定序或者定量的数据，好比下面会讲到的「坐标轴位置」。网络

平面位置又能够被分为水平和垂直两个方向的位置，它们的差别性比较小，可是受到重力场的影响，人们更容易分辨出高度，而不是宽度，因此垂直方向的差别能被人们快意识到，这就解释了为何计算机屏幕设计成 16：九、4：3，这样的设计可使得两个方向的信息量达到平衡。源码分析

色调

咱们认识色调只会从定性的角度，日常咱们所说的「冷暖色调」，就是咱们看一个东西、一幅图，它所表现出来的情感强烈程度，这无法从定量的角度去判别冷艳或是热烈的色调。

认识色调，咱们要明白这三点：学习

纯色就是色调
向纯色（色调）增长黑色就构成了暗色
向纯色（色调）增长白色就构成了亮色

形状

形状所表明的含义很广，通常理解为对象的轮廓，或者对事物外形的抽象，用来定性描述一个东西，好比圆形、正方形，更复杂一点是几种图形的组合。

图案

图案也被称为纹理，大体能够被分为天然纹理、人工纹理。天然纹理是天然世界中存在的有规则模式的图案，好比树木的年轮；人工纹理是指人工实现的规则图案，好比中学课本上求阴影部分的面积示意图。

因为纹理能够看做是对象表面或者内部的装饰，因此能够将纹理映射到线、平面、曲面、三维体的表面中，以分类不一样的事物。网站

用于定量/定序的视觉通道

坐标轴位置

坐标轴上的位置就是前面的位置中的定量功能，使用坐标轴对数据的大小关系进行定量或者排序操做。

长度

长度也能够被称之为一维尺寸，当尺寸比较小的时候，其余的视觉通道容易受到影响，好比一个很大的红色正方形比一个红色的点更容易让人区别，人们对很小的形状也没法区别。

根据史蒂文斯幂次法则，人们对一维的尺寸，即长度或宽度，有清晰的认识。随着维度的增长，人们的判断愈来愈不清楚，好比二维尺寸（面积）。所以，在可视化的过程成，咱们每每将重要的数据用一维尺寸来编码。编码

角度

角度还有一个名字叫作「方向」，方向不只仅能够用来分类，也能够用来排序，这得看咱们可视化的时候选择什么样的象限。

在二维可视化的世界里，四个象限能够有三种用法：设计

在一个象限内表示数据的顺序
在两个象限内表现数据的发散性
在四个象限内能够对数据进行分类

面积

面积在前面的尺寸已经讲过了，就是二维的尺寸。

亮度/饱和度

亮度（luminance）是表示人眼对发光体或被照射物体表面的发光或反射光强度实际感觉的物理量[3]。简而言之，当任两个物体表面在照相时被拍摄出的最终结果是同样亮、或被眼睛看起来两个表面同样亮，它们就是亮度相同。 在可视化方案中,尽可能使用少于 6 个可辨识的亮度层次，两个亮度层次之间的边界也要明显。

饱和度指得是色彩的纯度，也叫色度或彩度，是“色彩三属性”之一。如大红就比玫红更红，这就是说大红的色度要高。饱和度跟尺寸有很大的关系，区域大的适合用低饱和度的颜色填充，好比散点图的背景；区域小的使用更亮、颜色更加丰富、饱和度更高的颜色加以填充，便于用户识别，好比散点图的各个散点。小区域使用的饱和度一般只有 3 层，大区域的能够适当增长一些3d