图表之战：为什么笛卡尔战胜了径向

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不可否认，基于极坐标系的径向图比常规折线图、面积图和条形图，甚至树图（所有这些都基于笛卡尔坐标系）更具视觉吸引力。不幸的是，他们很少擅长沟通信息。径向图类似于雷达图、Coxcomb 图、径向条形图或径向树图。   这些图表在视觉上都非常有趣。我们的大脑可以轻松检测到它们之间的关系，但我们很难解释它们。这种二元性就是为什么它们在显示数据方面更漂亮，但同时也更糟糕。另一方面，笛卡尔图表使数据更容易理解。那么，为什么笛卡尔版本更好呢？人们的大脑和视觉系统擅长看到直线。如果我们能同时看到两个高度，我们就擅长比较它们。由于我们的文本系统是水平/垂直的，因此甚至标签也更容易。每个图表都有自己的问题，这些问题可能与其他图表略有不同。让我们分别看一下，看看为什么笛卡尔通常会获胜。

雷达图
雷达图基本上是在极坐标上绘制的折线图或面积图。在常规折线图中，角度对应于 x 轴，半径对应于 y 轴。在折线图中，重要信息是线连接点的高度，但在雷达图中，重要信息现在通过半径显示。比较不同角度的半径对我们来说在认知上是困难的，而且我们判断这些距离的准确度不如从共同基 希腊电话号码数据 线判断高度的准确度。这些图表通常被认为可以接受的一个地方是小倍数。当以小倍数使用时，雷达图通常称为星形符号。由于任务是将一个维度与另一个维度进行比较，因此整体形状比将一个维度与另一个维度进行比较更为重要。对于小倍数，这使得雷达图比折线图更好。

考克斯科姆图表
Coxcomb 图及其变体相当于柱形图。与雷达图中一样，角度对应于 x 轴，半径对应于 y 轴。鸡冠花图与雷达图在判断高度方面存在同样的问题，但它们还增加了不成比例的区域。当楔形件的半径变大时，楔形件所占据的面积与半径的增加不成比例地增加。由于面积也会影响人们如何判断图表组件的大小，因此半径较大的楔形被认为比实际情况大得多。




径向条形图
径向条形图与普通条形图相对应。它们还使用与 Coxcomb 图表和雷达图相同的轴平移。它们的问题在于，杆必须具有不同的半径，因此外侧的杆总是比内侧的杆占据不成比例的更多面积。这意味着判断条形尺寸的唯一方法是角度，这与可以使用宽度和面积的笛卡尔对应物不同。

径向树图
径向树图与普通树图基本相同。但在这种情况下，翻译还涉及一些其他差异。普通树图中的布局以堆叠的方式显示层次结构，而在径向树图中，通过在下一个同心环上分割父切片的角度来显示层次结构。这与条形图具有相同的大小判断问题，但由于总体结构，问题更加严重。在普通树形图中，任何段都可以与任何其他段或段组进行比较。这是因为通过层次结构的堆叠来维持部分与整体的关系。在放射状图表中，部分与整体的关系被破坏。这可以使查看层次结构变得更容易，但比较大小变得更困难。在这种情况下，任务很重要，在极少数情况下，径向树图可能比标准笛卡尔树图更好。在某些情况下，放射状图表更好；小倍数、层次结构可视化、极其受限的布局。为任务选择正确的图表始终是创建可视化的重要部分，在考虑径向图表时也是如此。如果径向图表不能更好地支持您的任务，那么使用笛卡尔版本会更好地提供数据。   Drew Skau是Visual.ly的可视化架构师，也是UNCC计算机科学可视化博士生的笛卡尔思想，拥有建筑学本科学位。