大数据可视化技术-数据可视化基础拓展

数据可视化拓展主要内容空间场数据可视化地理数据可视化时变数据可视化树结构可视化图结构可视化空间场数据可视化

空间场数据根据空间的维度与属性值的特征共同命名多元结构→属性值多维结构→空间的维度湿度数据——三维标量场风场数据——三维矢量场

核磁数据——三维张量场空间数据可视化单元格结构与在空间中进行采样的方法息息相关，进行采样时单元格的划分策略称为栅格常见的采样策略包括以相同间隔采样的均匀栅格，非均匀分布的直线型栅格，基于地理坐标的采样等虽然空间场数据通过采样的形式获取，但它的值并非对应某个特定的点，而是对空间中一定范围的度量，所有的采样连续且相邻的分布在整个空间域中地理数据的可视化地图投影：将地理信息数据投影到地球表面的方法地图投影是地理数据可视化的基础•目的是将球面映射到某种曲面上，将球面上的每一个点与平面某点建立对应关系，即实现球面的参数化地理数据的可视化常见的地图投影方法墨卡托投影——等角度投影地理数据的可视化常见的地图投影方法墨卡托投影——等角度投影地理数据的可视化常见的地图投影方法阿尔伯斯投影——等面积圆锥投影地理数据的可视化常见的地图投影方法方位角投影地理数据的可视化对象属性信息的表达：对不同类型的地理数据使用不同种类的表达方法时变数据的可视化随时间变化，带有时间属性的数据称为时变数据主要分为两类以时间轴排列的时间序列数据：股票走势图、奥运会的日程不以时间为变量，但具有内在的排列顺序：文本、DNA测序时变型数据特点实际应用中量大、维数多、变量多，而且类型丰富，分布范围广泛时变数据的可视化时变化数据的可视化涉及三个维度：表达、比例和布局时变数据的可视化表达维度线性以典型的阅读方式呈现内容；将时间数据作为二维的线图显示；x轴表示时间、y轴表示其他的变量。径向将时间序列编码为弧形；沿圆周排列；适合呈现周期性的时变型数据。比如：南丁格尔玫瑰图。网格和日历相对应；一般采用表格映射的方式。螺旋可用条形、线条或数据点、沿着螺旋路径显示。随机两类：1、基于排版形式的随机；2、时间曲线的随机，使相似的时间点彼此接近。时变数据的可视化比例维度比例维度（按时间顺序）可以被用来表示事件的顺序，或者事件的持续时间。相对顺序是指存在一个基线事件在时间零点，可以被用在多时间线的对比。对数的比列从按时间的前后顺序排列的比例转换而来，强调了最早的或最近的事件，对数比例适用于长范围或不均匀的事件布局。次序，次序比例中连续事件之间的距离是相等的，只表达事件的顺序。次序+中间时长，这种形式可以用来表示长时间和不均匀分布的事件。时变数据的可视化布局维度单一时间线多个时间线分段时间线，在这种形式中，一个时间线被有意义的进行划分，进行另一种形式的比较。多个时间线加上分段时间线，指不同属性时间线加上分割的时间段，可以进行多种形式的比较。树结构的可视化树结构：表达个体间的层次关系树结构的可视化树结构表达方法：结点链接法：结构清晰空间嵌套填充法：有效利用空间混合方法：既结构清晰又有效利用空间图结构的可视化并不具有自底向上或自顶向下的层次结构表达的关系更加自由和复杂社交网络、电话网络、邮件网络、合作网络等图结构的可视化节点链接法(Node-Link)用节点表示个体，用线（边）表示个体间的关系优点：容易被用户理解接受，显式地表达事物之间的关系缺点：可视化视觉复杂度高图结构的可视化相邻矩阵法(Adjacencymatrix)采用大小为N×N的相邻矩阵