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時空數(shù)據(jù)可視分析與可視化讀書筆記

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)可視化
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地圖投影方法

  • 等角度:投影面上任何點上兩個微分線段組成的角度投影前后保持不變,如:墨卡托投影。
  • 等面積:地圖上任何圖形面積經(jīng)主比例尺放大以后與實地上相應(yīng)圖形面積大小保持不變,如:亞爾勃斯投影。
  • 等距離:在標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)緯度上無長度變形,地圖上任意一點沿經(jīng)度線到投影原點距離不變,如:方位角投影。

點數(shù)據(jù)可視化

通過地理空間中離散的點進行可視化是最基本的一種方法,但其不具備尺寸大小。用 大小/顏色/圖標(biāo)/符號/向量型箭頭 等視覺元素進行可視化:

[顏色與標(biāo)識]美國奧克蘭地區(qū)犯罪地圖>>>

[向量型點數(shù)據(jù)]美國2010年中期大選和2008年大選各區(qū)域民意變化>>>

存在問題:由于數(shù)據(jù)分布不均,容易導(dǎo)致在數(shù)據(jù)密集區(qū)域出現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)相互遮蓋現(xiàn)象。為了解決這個問題,一類方法是對區(qū)域做網(wǎng)格化處理,在每個網(wǎng)格內(nèi)統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù),利用三維柱狀圖進行顯示;另一類則是將三維柱狀圖改成劃分出的正交網(wǎng)格,然后用顏色來表示統(tǒng)計數(shù)據(jù),例如六邊形蜂窩狀切割。

在除了離散數(shù)據(jù)之外,還有一種方法可以使可視化粒度更細(xì),使提供的信息更完整,例如熱力圖。通過合適的重建或插值算法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成連續(xù)的形式呈現(xiàn)。

事實上,繪制每個數(shù)據(jù)點能讓可視化展現(xiàn)更多的細(xì)節(jié),假設(shè)某個場景下對數(shù)據(jù)中每個點的關(guān)注要大于顯示的統(tǒng)計數(shù)據(jù),那么這時候需要通過調(diào)整數(shù)據(jù)點的位置來解決重疊的問題。最常見的方法是將重疊的點在一個目標(biāo)位置周圍的小范圍內(nèi)隨機移動,如PixelMap算法 143;

Chicago Boundaries – radicalcartography: 添加了半透明模式的可視化,可以清晰辨別不同種群的聚居區(qū)域,也可以了解到聚居區(qū)交接的區(qū)域存在的混居現(xiàn)象

線可視化

線數(shù)據(jù)通常指連接兩個或多個地點的線段或路徑。線數(shù)據(jù)具有長度屬性。線數(shù)據(jù)繪制時,通常可以結(jié)合顏色、線的類型和寬度、標(biāo)注等數(shù)據(jù)屬性。線數(shù)據(jù)中值得關(guān)注的一個問題是,如何減少重疊和交叉的相關(guān)算法。

  • 一種簡化算法是將大量的線條聚類并簡化為若干線束來展示,例如Aaron Koblin的美國國內(nèi)飛機航線的可視化,不同顏色表示不同型號,透明度表示航班的數(shù)量。

海量數(shù)據(jù)線可視化除了要解決視覺復(fù)雜度之外,對計算能力也是非常大的挑戰(zhàn),對數(shù)據(jù)做適當(dāng)?shù)某橄蠛途酆峡删徑鈫栴}。

  • Facebook Friendship, 通過從黑色到藍(lán)色到白色之間的不同顏色來表示兩地之間的好友關(guān)系,所有數(shù)據(jù)基于城市進行了聚合。

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除此外,在大量線條重疊和交叉阻礙信息檢索的效率時,可以通過連線綁定技術(shù)改變連線布局從而降低視覺復(fù)雜度,這樣的圖可以看成流程圖和地圖的結(jié)合,稱為流型圖(flow map)。

 

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法國葡萄酒出口圖

基于此,Phan等人提出了自動繪制和優(yōu)化流型圖的算法flow_map_layout。其中主要兩個步驟是計算連線綁定好優(yōu)化連線布局。

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區(qū)域數(shù)據(jù)可視化

區(qū)域數(shù)據(jù)包含了比點數(shù)據(jù)和線數(shù)據(jù)更多的信息,最常用的是采用顏色來表示這些屬性的值。

  • Choropleth地圖,其假設(shè)一個區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)是均勻分布的,例如2008年美國總統(tǒng)大選結(jié)果,其最大的問題在于數(shù)據(jù)分布和地理區(qū)域大小的不對稱。
  • Cartogram地圖,其按照地理區(qū)域的屬性值對各個區(qū)域進行了適當(dāng)?shù)淖冃危钥头﨏horopleth地圖的不合理性。這種方法需要在保持區(qū)域相對位置和區(qū)域原始形狀中進行取舍,即連續(xù)性和非連續(xù)性的Cartogram。非連續(xù)性方法01438259,連續(xù)性方法2008美國總統(tǒng)大選
  • 規(guī)則形狀地圖:標(biāo)準(zhǔn)的幾何圖形讓用戶可以更容易的判斷區(qū)域的面積大小,A Map of Olympic Medals
  • 多元關(guān)系地圖:氣泡集合, 05290706,線集合, 06064991

地理信息可視化應(yīng)用

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[地理時空數(shù)據(jù)]:Data Visualization: Journalism’s Voyage West, This visualization plots over 140,000 newspapers published over three centuries in the United States. The data comes from the Library of Congress’ “Chronicling America” project, which maintains a regularly updated directory of newspapers.

[復(fù)雜地理數(shù)據(jù)可視分析]:Statistics Explorer

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其他可視化展現(xiàn)形式

Data Heatmap: Les Misérables Co-occurrence

TreeMap, A treemap recursively subdivides area into rectangles; the area of any node in the tree corresponds to its value. This example uses color to encode different packages of the Flare visualization toolkit.

Visualizing a genetic algorithm

Global Landscapes Initiative – Excess Nitrogen

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城市研究資源

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本文未做明確引述來源的文字部分來源于《數(shù)據(jù)可視化》一書。本文配圖均源自上下文鏈接網(wǎng)站的屏幕截圖、相關(guān)網(wǎng)址中Youtube鏈接截圖以及文章配圖。

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 36大數(shù)據(jù)
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