数据可视化笔记3 数据可视化基础（几何标记、视觉通道）

可视编码
• 可视编码是将数据信息映射为可视化元素的技术
也叫视觉编码
数据可视化的核心内容是可视编码
通常具有表达直观、易于理解和记忆的特性

• 可视化元素组成：几何标记（图形元素）和视觉通道：
几何标记：可视化中标记通常是一些几何图形元素，例如：点、线、面、体
视觉通道：用于控制几何标记的展示特性，包括标记的位置、大小、形状、方向、色调、饱和度、亮度等

人类对视觉通道的识别有两种基本的感知模式
1、感知模式得到的信息是关于对象本身的特征、位置、类别等，对应视觉通道的定性性质和分类性质；
2、感知模式得到的信息是关于对象某一属性在数值上的大小，对应视觉通道的定量性质或者定序性质。

因此可以将视觉通道分为两大类：
定性（分类）的视觉通道：如形状、颜色的色调、空间位置
定量（连续、有序）的视觉通道：如位置、直线的长度、区域的面积、空间的体积、斜度、角度、颜色饱和度、颜色亮度等

如何选择视觉通道
表现力：视觉通道的表现力要求视觉通道准确编码数据包含的所有信息。也就是说视觉通道在对数据进行编码的时候，需要尽量忠于原始数据。例如：针对不同数据类型选择不同视觉通道。

有效性：表现力更高的视觉通道编码更重的信息
衡量视觉通道好坏的标准
精确性：描述人类感知系统对可视化的判断和原始数据的吻合程度

可辨性：如何在给定的取值范围内选择合适数目的不同取值，使得人类感知系统可以轻易区分该视觉通道的两个或多个取值
例如：直线宽度——面积 3-4个数值即可

可分离性：描述不同视觉通道在表达数据属性的时候，两两之间的干扰现象。数据可视化中需要尽量避免视觉通道间不好的影响

视觉突出：在很短的时间内（200-250毫秒），仅仅依赖感知的低阶视觉即可直接察觉某一对象和其它所以对象的不同
举例：前注意视觉

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