这些新鲜奇特的图表，你都看明白了吗？会用吗？

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。

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）

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。

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。

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。

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。

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。

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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