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四种在地图中运用的数据可视化方法|大家学苑

最爱大简 2018-06-20 09:32:58

有多种方法可以在地图中快速而集中的呈现出可视化数据。常用的几个是:


·Dotdensity(点密度图)——使用点或其他符号展示特征或现象的集体情况(密度)的地图样式。例如,显示区域内的交集或高/低活动量。


·Choropleth(分级统计图)——这是一种主题地图样式,它根据地图上显示的数据强度,对应的展现在阴影颜色或图案纹理上。例如,显示人口密度或人均收入。


·Hexagonalbinning/hexbin(六边形图)——这种地图的风格适合显示地理上的一般主题。在choropleth地图中,它的颗粒比dotdensity密度小,不受边界约束。


·Heatmap(热度图)——这种地图使看地图的人能够在缩放因子中独立地感知点密度。也是最不受约束的,因为它不符合地理范围。


当对点数据进行可视化时,点密度图是有效的,通常用于展现活动,特征和其他地理现象中的体积或模式。单个数据点不应该被计算在内,而是显示一个区域的情况和密度。简单但有效,可以快速给你的地图带来展现力。



EurovisionShazam-优雅的点密度图


分级统计图基于先前定义区域的统计数据。典型的例子是由选举区域划分的选举地图;在这里,分级统计图是首选。一般来说,分级统计图代表两种类型的数据:空间的广泛度,比如人口,以及空间的密集,比如比例,密度和比例。



DirectRelief-分级统计图表示的乌干达的疟疾发病率


对聚合数据进行可视化时,六边形图擅于用更含蓄但更结构化的形式来展现。例如,表示一般分布情况时,不是渲染出数万个点的散点图,而可以将点数填充为几百个六边形。


热点图本质上使用颜色作为数据可视化工具。该应用可以很好的处理多个变量,并可以在数据中显示类似的模式和相关性。



纽约市交通事故热点图-混合热点图与六边形图


在设计分级统计图,六边形图以及热度图时,需要记住重要的两点:


1)较暗的颜色数值更高;


2)虽然有数以百万计种不同颜色,但是人眼只能轻易区分有限的颜色。



单色系列:颜色由所选颜色的暗色渐变到相同色调的浅色或白色。最暗的颜色代表数据集中最大的数字,最浅的色调代表最小的数字。



双极渐变:通常使用两个相反的色调来显示从负到中心到正的值变化。这些类型的地图显示了彼此相关值的大小。



部分光谱色调渐变:用于混合映射两组不同数据。这种技术融合了相邻的两种对手色调,并显示了混合数据类别的大小。


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