这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 17 天
04视觉编码
视觉编码是一种：将数据信息（属性+值）映射成可视化元素（可视化符号+视觉通道）的技术
可视化符号（Mark）
用于在可视化当中表现数据元素或元素之间的关联
- 当表示元素时Mark包括：点，线，面
- 当表示关系时Mark包括：闭包，连线
视觉通道（Channel）
基于数据属性，控制可视化的符号展现样式，例如，点根据其所代表的数据属性的不同可有不同的形状与颜色
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视觉通道有两种类型
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数量通道（Magnitude Channel）
用于显示数据的数值属性（定量/定序）
包括：位置，长度，角度，面积，深度，色温，饱和度，曲率，体积
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标识通道（Identity Channel）
用于显示数据的分类属性（是什么/在哪里）
包括：空间区域，色向。动向，形状
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视觉编码的优先级
不同的视觉编码在表达信息的作用和能力上有不同的特性
- 当利用数量通道编码表示数值属性时，位置通道是最为精确的，其次是长度，角度，面积，深度，色温，饱和度，曲率，最后是体积
- 当利用标识通道表示分类属性时，划分空间区域最为有效，其后依次是色向，动向，形状
05基础统计图表
基础图表--柱状图（Bar）
- 将柱子的高度（或宽度）映射到数值大小
- 最基础的柱形图，需要一个分类变量和一个数值变量
- 柱状图必须以0作为基准线，可以表示正值或负值
- 在柱状图中，柱子可以分组展示
- 柱状图是比较分类的数据的最佳选择
基础图表--饼图（Pie）
- 每个扇形的弧长（以及圆心角和面积）大小，表示该种类占总体的比例
- 饼图最显著的功能在于表现“占比”
- 饼图一般需要一个分类数据字段，一个连续数据字段
- 分类字段的数据，在图表使用的语境下，应当构成一个整体（例如一班，二班，三班，构成了整个高一年级），而不是独立的，无关的
- 由于饼图用面积取代了长度，从而加大了对各个数据进行比较的难度，当需要对数据进行比较，分清孰大孰小，尤其是当数据接近时，柱状图更加合适
基础图表--散点图（Scatter）
- 一般通过点在空间上的位置信息来编码数据
- 点可以根据需要绘制成不同的颜色
- 点既可以是一个圆形，也可以用其他不同形状来替代，形状也是一个重要的视觉通道，用于编码不同数据信息
- 可以通过更复杂的组合图形（glyphs）来编码多维度数据
- 散点图适用于分析变量之间是否存在某种关系或相关性
- 散点图适用于分析变量之间相关性的强弱，我们可以通过查看图上数据点的密度来确定相关性的强弱
折线图
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大多数情况下，折线图适用于x轴为连续数据的场景，但
- 也可以在x轴为离散数据时使用
- 甚至可以用于分类数据时使用，如果分类数据的顺序是有意义的
- 以上两种情况在插值计算时要格外注意
选择合适的图表
05面向前端的可视化工具介绍
D3
D3.js适用于数据可视化的开源的JavaScript函数库，被认为是最好的JavaScript可视化框架之一
示例
Bar Chart Remix / D3 | Observable (observablehq.com)
Vega
Vega是一种可视化语法，通过其声明式语言，可以用JSON格式描述可视化的视觉外观和交互行为，并使用Canvas或SVG生成视图
G2
一套面向常规统计图表，以数据驱动的高交互可视化图形语法，具有高度的易用性和扩展性，使用G2，你可以无需关注图表各种繁琐的实现细节，一条语句即可使用Canvas或SVG构建出各种各样的可交互的统计图表
ECharts
一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表
