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多维度数据可视化的策略与艺术

多维度数据可视化的策略与艺术

葡萄酒质量数据集

葡萄酒类型的基本描述性统计

将属性可视化为一维数据

可视化一维连续的数字数据

可视化一维离散的分类数据

使用相关热图可视化二维数据

使用成对散点图可视化二维数据

用于可视化多维数据的平行坐标

使用散点图和关节图可视化二维连续数值数据

使用条形图和子图(面)可视化二维离散的分类数据

在单个条形图中可视化二维离散的分类数据

在二维利用平面和直方图\密度图中可视化混合属性

在二维中利用多个直方图来表示混合属性

Box Plots是二维混合属性的有效表示

小提琴绘图作为二维混合属性的有效表示

使用散点图和色调 (颜色)可视化三维数据

通过引入深度概念可视化三维数字数据

通过引入大小的概念可视化三维数字数据

通过引入色调和 刻面的概念来可视化三维分类数据

利用散点图和色调概念可视化三维混合属性

利用核密度图和色调概念,在三维中可视化混合属性

利用分裂小提琴图和色调概念,在三维中可视化混合属性

在三维杠杆箱图和色调概念中可视化混合属性

利用散点图和色调和深度的概念,在四维中可视化数据

利用气泡图以及色调和 大小的概念,在四维中可视化数据

利用散点图和色调和 刻面的概念,在四维中可视化数据

利用散点图和色调和 刻面的概念,在四维中可视化数据

利用气泡图以及色调,深度和 大小的概念,以五维方式可视化数据

利用气泡图以及色调,刻面和 大小的概念,在五维中可视化数据

利用散点图和色调,深度,形状和 大小的概念,在六维中可视化数据

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181108A0LS5X00?refer=cp_1026
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