mpAndroidchart 坐标和图表距离_精选丨 相数云这些新鲜奇特的图表,你都看明白了吗?会用吗?...

本文主要是介绍mpAndroidchart 坐标和图表距离_精选丨 相数云这些新鲜奇特的图表,你都看明白了吗?会用吗?...,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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此前在《仅仅五种最基础图表,竟然还有这么多花式用法?!》的文章中,我们介绍了可视化中五种基本图形及其特点。今天我们继续从数据关系的角度介绍图表类型和选用原则,辨析图表之间的细微差异。

工作、学习和科研中用到图表的地方简直太多了,一图胜千言,但是能把图表做好可需要下一番功夫才行。想要做好图表的基础是认识图表。就拿下面这几种图表来说吧,小伙伴们看看自己认识几种?又会做几种?

南丁格尔图

雷达图

散点图

气泡图

矩形图

桑基图

河流图

可能有的小伙伴会说,这都是什么图?我听都没听过,更别提做了......

别急,借助相数云2.0,这些图表都可以轻松实现。下面咱们就一起来看看这些各式各异的新图表,都是如何在相数云内实现。

01南丁格尔玫瑰图

该图又名鸡冠花图、极坐标区域图,统计学家和医学改革家佛罗伦萨‧南丁格尔 (Florence Nightingale) 在克里米亚战争期间创造了这种图表,用以反映军医院的季节性死亡率,促进了医院条件的改良。

尽管外形很像饼图,但本质上来说,南丁格尔玫瑰图更像在极坐标下绘制的柱状图或堆叠柱状图。只不过,它用半径来反映数值(而饼图是以扇形的弧度来表示数据的)。但是,由于半径和面积之间是平方的关系,视觉上,南丁格尔玫瑰图会将数据的比例夸大。因此,当我们追求数据的准确性时,玫瑰图不一定是个好的选择。但反过来说,当我们需要对比非常相近的数值时,适当的夸大会有助于分辨。

适用场景

对比不同分类的大小,且各分类值差异不是太大。

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02 雷达图

雷达图是一种显示多变量数据的图形方法。通常从同一中心点开始等角度间隔地射出三个以上的轴,每个轴代表一个定量变量,各轴上的点依次连接成面。雷达图可以用来在变量间进行对比,或者查看变量中有没有异常值。另外,多幅雷达图之间或者雷达图的多层数据线之间,还可以进行总体数值情况的对比。

轴的相对位置和角度通常是无信息的。每个变量都具有自己的轴,彼此间的距离相等,所有轴都有相同的刻度。在将数据映射到这些轴上时,需要注意预先对数值进行标准化处理,保证各个轴之间的数值比例能够做同级别的比较。

适用场景

在某一数据对象由多个特征类别构成的情况下,用雷达图来描绘这个数据对象。比如:

· 篮球运动员的能力(得分能力、篮板能力、抢断能力、助攻能力、盖帽能力)

· 食品的营养成分(糖、维生素、矿物质、脂肪、水)

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03 散点图

散点图是一种多变量的统计图表,由直角坐标系和大小不一的圆组成。在散点图中,一般情况下,每一个点都代表着一组三个维度的数据(v1,v2,v3)。其中两个决定了该散点在坐标系中的位置(即x,y轴上的值),另外一个则通过点的大小来表示。例如,x轴表示产品销量,y轴表示产品利润,大小代表产品市场份额百分比。

散点图通常用于展示和比较数据之间的关系和分布,通过比较散点位置和大小来分析数据维度之间的相关性,也可以用作研究两个变量与时间变量的关系。

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04 气泡图

在气泡图中,通过气泡的大小来表示数量值或占比情况,还可通过比较气泡大小来分析数据维度之间的相关性。需要注意的是,气泡图的数据大小容量有限,气泡太多会使图表难以阅读。

适用场景

分类数据对比;相关性分析。

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05 矩形图

矩形图又称树图,或者矩形树图,是一个由不同大小的矩形来显示树状结构数据的统计图表。在同一层级中,所有矩形依次无间隙排布,他们的面积之和代表了整体的大小。单个矩形面积由其在同一层级的占比决定。

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06 桑基图

桑基图是一种表现流程的示意图,用于描述一组值到另一组值的流向。分支的宽度对应了数据流量的大小。1869年,查尔斯米纳德绘制了1812年拿破仑征俄图,描绘了拿破仑大军在东进时,兵力是如何一步步削弱的。这也是目前公认较早的桑基图。

如今,也出现了更加现代意义上的桑基图,有时也被称为“冲积图”。这种图包含流入、流出的节点,往往呈现出彩带一般的效果。其一大特点在于“能量守恒”,即起始流量和结束流量相同。不能在中间过程中创造出流量,流失的流量也不应莫名消失(可以流向表示损耗的节点)。因此桑基图的每条边,宽度应是保持不变的。

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07 河流图

河流图是一种特殊的流图,它主要用来表示事件或主题等在一段时间内的变化。河流图是从堆积面积图演变而来,读图的原理也相同,而且在面对较大体量的数据时,河流图更具优势。

由河流图的组成图可以看出,河流图用颜色区分不同的类别,或每个类别的附加定量,流向则与表示时间的X轴平行。每个类别的对应数值则是通过 “河流”的宽度展示出来。每个类别的数值变化就会形同一条粗细不一的小河,汇集、扭结在一起,河流图也因此而得名。

适用场景

较于堆积面积图,河流图在展示多类别及波动幅度大的数据时,可读性更强,外表也更美观。

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08 词云

文字云、词云属于一种数据可视化技术,相比于枯燥的数据,词云图更能直观地反映舆情动向、社会热点等,而且十分美观新颖。

在很多场景中,我们都可以看到词云,比如wordpress、图书馆检索页面等。词云根据每个词出现的频数以字体大小的形式展示出来,并以此可以发现热度话题。在相数云中可以轻松实现词云出图,并能设置词云的排序方式、文字的颜色与数量、词云的展示形状。

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