数据可视化 | vis.zone

主要功能 / 比较

甜甜圈图表(也拼写为甜甜圈)在功能上与饼图相同,不同之处在于中心是空白的,并且可以同时支持多个统计数据。与标准饼图相比,圆环图提供了更好的数据强度比,因为空白中心可用于显示额外的相关数据。

圆环图

条形图是带有矩形条形图的图表,条形图的长度与它们表示的值成正比。图表的一个轴显示要比较的特定类别,另一个轴表示离散值。
条形图提供分类数据的直观表示。分类数据是将数据分组为离散的组,如一年中的月份、年龄组、鞋码和动物。这些类别通常是定性的。图表上的条形图可以按任意顺序排列。
另请参阅:水平条形图

条形图(垂直)

大合唱地图是一种专题地图,其中根据地图上显示的统计变量(如人口密度或人均收入)的测量比例对区域进行阴影或图案绘制。科洛普莱斯地图提供了一种简单的方式来可视化测量在一个地理区域内的变化,或者它显示了一个区域内的可变性水平。

科洛普莱斯地图

标签云是文本数据的可视化表示,通常用于描述网站上的关键字元数据(标签)、可视化自由形式的文本或分析演讲(例如选举的竞选活动)。标签通常是单个单词,每个标签的重要性用字体大小或颜色表示。此格式对于快速识别最突出的术语以及按字母顺序定位术语以确定其相对突出度非常有用。

词云

饼图被分成几个部分,用来表示数字比例。在饼图中,每个扇区的弧长(以及其圆心角度和面积)与其表示的数量成正比。虽然它的名字是因为它与切好的馅饼相似而得名,但它的呈现方式有所不同。

饼图

雷达图是一种以二维图表的形式显示多变量数据的图形方法,该二维图表包含三个或更多数量变量,这些变量表示在从同一点开始的轴线上。轴的相对位置和角度通常不具信息性。

雷达图

表格图表是按行和列排列数据的一种方式。表格的使用在所有通信、研究和数据分析中无处不在。表格出现在印刷媒体、手写便条、计算机软件、建筑装饰、交通标志和许多其他地方。描述表格的确切约定和术语因上下文而异。

表格

比较图包含水平行和垂直列,以便比较属性、特征、数字、值、体积等。通常将其可视化为数据原始图表,有时类似于电子表格结构。

对比表格

条形图是带有矩形条形图的图表,条形图的长度与它们表示的值成正比。图表的一个轴显示要比较的特定类别,另一个轴表示离散值。
条形图提供分类数据的直观表示。分类数据是将数据分组为离散的组,如一年中的月份、年龄组、鞋码和动物。这些类别通常是定性的。图表上的条形图可以按任意顺序排列。
水平条形图与柱状图或垂直条形图相同,只是x轴和y轴切换。与垂直条形图相比,水平条形图有一些优势:标签更容易显示,而且由于数据集较大,它们往往在狭小的布局(如移动视图)中工作得更好。

水平条形图

比例面积图(Icon)用于比较比例(大小、数量等)在不使用刻度的情况下提供数据相对大小的快速概览。
类似的数据可视化包括比例面积图,显示为圆圈或正方形。

图标面积

图标计数

图形条形图是设计者在信息图中使用的条形图的直观表示。通过拉伸或缩放对象的长度,使用图标或插图来代替条形图。

象形条形图

堆叠条形图既不是多集条形图,也不是简单条形图。堆积条形图是多个数据集叠加在一起,以显示较大的类别如何划分为较小的类别以及它们与总金额的关系。
基本上可以分为两类:
1)简单堆积条形图显示条形图的总值是所有线段值加在一起。
2)100%堆积条形图显示每组的部分到整体关系。

堆叠条形图

热图是一种数据可视化类型,其中包含在矩阵中的各个值通过不同的颜色显示。术语“热点图”最初是由软件设计师Cormac Kinney在1991年引入的,用来描述2D显示,描述实时金融市场信息,尽管类似的可视化已经存在了一个多世纪。
热图可用于可视化多个变量之间的方差,以显示相关模式
分形映射和树形映射通常都使用相似的颜色编码系统来表示层次结构中变量所取的值。这个词也被用来表示它的主题应用,如科洛普斯地图。
许多人还错误地将热图称为大合唱地图,因为“地图”这个词具有误导性。但是,热图在地理边界内包括不同的阴影或图案,以显示感兴趣变量的比例,而热图的着色并不对应于地理边界。

热图

比例面积图(正方形)用于比较比例(大小、数量等)在不使用刻度的情况下提供数据相对大小的快速概览。你也可以找到这种圆圈形状的变体。

正方形比例图

气泡地图是气泡、数据可视化和地图的简单组合。它被用来以一种简单的方式可视化位置和比例。

气泡地图

比例面积图(圆形)用于比较比例(大小、数量等)。在不使用刻度的情况下提供数据相对大小的快速概览。你也可以找到一个方形形状的变体。

比例面积图(圆)

当两个或多个数据集并排显示并在同一轴上的类别下分组时,将使用分组条形图。基本上,它是最简单的条形图,有两个或两个以上的图表。

分组条形图

使用图标、图片、符号等代替或补充常见的图形元素(条、线、点)直观地表示数据。象形文字使用相同图标、图片或符号的相对大小或重复来显示对比。

图形单位图

点图或点图是由以相当简单的比例绘制的数据点组成的统计图,通常使用填充的圆圈。点图有两个常见版本。第一种是由利兰·威尔金森(Leland Wilkinson)描述的,它是一种在手绘(前计算机时代)图表中用来描述分布的图表。另一个版本被威廉·克利夫兰描述为条形图的替代品,条形图中的点被用来描述与分类变量相关的量化值(例如计数)。

点图

半圆形甜甜圈图表只是一个切成两半的甜甜圈图表。这些元素仍然被分成几个部分,说明了数字比例,就像一个基本的馅饼或甜甜圈图表。

半圆环图表

它的功能与普通条形图相同,但从视觉上看,它是由一条从x轴锚定的线和末端的一个点组成的,用来标记值。
棒棒糖图表通常声称与正常的条形图相比很有用,如果您要处理大量的值,并且当这些值都很高时,例如在80%-90%的范围内(100%),棒棒糖图表就很有用。然后,一大组高柱在视觉上就会显得咄咄逼人。
该图表还有一些不太好的特点:
棒棒糖末端的圆心标记数值,但是圆心的位置很难判断,与条形的直线边缘相比不精确,圆的一半延伸到它所代表的值之外,这就使其不准确了。
相关图表类型包括哑铃形图,该图通过突出显示两个值之间的差异,将重点放在两个值之间的跨度上。

棒棒糖图

地图上的条形图是地图和位置以及条形图的完美组合。它在沿值显示地理空间数据时非常有用。该位置也可以代表一个城市、一个国家或任何其他类型的位置。就像条形图一样,每条线的高度或体积与其所代表的值成正比。

条形地图

迷你图是一种小的、强烈的、简单的、文字大小的图形,具有排版分辨率。迷你图意味着图形不再是带有标题和方框的卡通特殊场合,而是迷你图可以出现在单词或数字的任何地方:嵌入到句子、表格、标题、地图、电子表格和图形中。数据图形应具有排版的分辨率。(爱德华·塔夫特,美丽的证据,46-63。)
柱状迷你图与经典迷你图基本相同,不同之处在于它使用柱状图/条形图而不是线条。

柱迷你图

华而不实的图表显示朝着目标或完成百分比的进展。有一个由小单元格组成的网格,其中的彩色单元格表示数据。
图表可以由一个类别或多个类别组成。可以将多个华夫饼图表放在一起,以便更好地显示不同图表之间的对比。

华夫饼图表

地图学中的流程图可以定义为地图和Sankey图的混合,这些图显示了数量从一个位置到另一个位置的移动,如出行人数、正在交易的货物数量或网络中的数据包数量。
连接的宽度显示了最大数量。有时,您可以使用箭头排列地图以显示移动的方向。
流程图最著名的例子是米纳德的1812年拿破仑灾难性的俄国战役的地图。

流动图

弧形图使用带有圆弧的节点的一维布局来表示连接。节点沿一条线放置,圆弧用于显示节点之间的链接。线条的粗细可以显示节点之间的频率。
弧形图可以与弦图和网络可视化具有类似的用途。但是,在两个维度上展示结构可能没有容易识别相关性的目的那么有效。

弧形图

日出图用于可视化同心圆描绘的分层数据。中心的圆表示根节点,层次从中心向外移动。内圆的线段与位于父线段的角度扫掠内的那些外圆的线段具有层次关系。
没有任何分层数据(一级分类)的日出图表看起来类似于甜甜圈图表。然而,包含多个类别的日落图显示了外环与内环之间的关系。

日出图

多级圆环图是一组同心圆,用于可视化层次关系。每一项的大小表示其对内部父类别的贡献。它以一个圆圈放在中心的单个项目开始。这是根节点。在这个中心圆周围设置了一个同心圆,以查看该项目的分解情况。然后对同心圆环进行分段,以显示各种子项如何促成父项。

多层环图

小提琴曲线图是绘制数字数据的一种方法。这是一个箱形图,两边各有一个旋转的内核密度图。小提琴图与盒图类似,不同之处在于它们还显示了不同值下数据的概率密度。通常,小提琴曲线图将包括一个用于数据中值的标记和一个指示四分位数范围的框,就像在标准的框图中一样。

小提琴图

将数据的分布与普通直方图的理论分布进行比较可能非常困难,因为较小的频率由较大的频率主导,很难感知直方图条和曲线之间的差异模式。因此,约翰·图基在1971年推出了吊根图(又称图基吊根图),以解决这些问题。在这种可视化中,通过“悬挂”理论曲线上的观测结果可以更容易地进行比较,这样就可以通过与水平轴的比较而不是与倾斜曲线的比较来看到差异。正如在根图中一样,垂直轴被缩放到频率的平方根,以便引起人们对分布尾部的差异的注意。
他说:
它是直方图和帕累托图概念的变体,它以一种简单的方式将观测和预测结合在一起,其中折线图显示数据在不断变化。

悬根图

泡沫图表是一种显示三维数据的图表。每个实体及其关联数据的三元组(v1,v2,v3)被绘制为一个磁盘,该磁盘通过磁盘的xy位置表示两个vi值,并通过其大小表示第三个vi值。泡沫图表可以促进对社会、经济、医学和其他科学关系的理解。泡沫图表可以被认为是散点图的变体,在散点图中,数据点被气泡取代。

散点气泡图

堆积面积图类似于简单面积图,但此处使用多个数据系列,这些数据系列从上一个系列留下的点开始每个点。它对于比较在间隔内变化的多个变量很有用。

堆叠面积图

分层比例面积图用于比较比例(大小、数量等)。在不使用刻度的情况下提供数据相对大小的快速概览。你也可以找到这种圆圈形状的变体。

嵌套面积图

在描述性统计中,盒图是一种方便的方式,可以通过四分位数以图形方式描述一组数字数据。框图显示中位数、高/低四分位数和最大/最小值。*异常值可以绘制为单个点,框的不同部分之间的间距表示数据中的离散度(Swide)和偏斜度,并显示异常值。框图可以水平绘制,也可以垂直绘制。
小提琴曲线图与盒子曲线图相似,不同之处在于它们还显示了数据在不同值的平均概率密度。

箱线图

地形图是对地面文化和自然特征的详细和准确的图形表示。地形图通常发布为一系列地图,由两张或更多张地图组合而成,形成整个地图。等高线是连接但不相交的两条线段的组合;它们表示地形图上的高程。

地形图

瀑布图有助于理解顺序引入的正值或负值的累积效应。瀑布图也被称为飞砖图或马里奥图,因为柱子(砖)明显悬浮在半空中。通常用于了解一系列中间正值或负值对初始值的影响。
不要与可能命名的瀑布情节混淆。

瀑布图

三角形条形图是条形图的变体,其中使用三角形代替矩形。每个三角形的高度或体积与其表示的值成正比。三角形条形图可以垂直或水平绘制。
条形图是一种使用水平或垂直条形图来显示类别之间的比较的图表。图表的一个轴显示正在比较的特定类别,另一个轴表示离散值。

三角形条形图

多级饼图是一种特殊类型的图表,允许您在合并的饼状结构中显示对称/不对称的树结构。
虽然类似,但不应将多级碎片图与多级甜甜圈图混淆,因为它不包含连接的层次和树结构,而只显示独立的甜甜圈环以供比较。

多级饼图

饼图地图是饼图数据可视化和地图的简单组合。它被用来以一种简单的方式可视化位置和数值比例。有时你会看到饼图、地图和泡沫的组合。其中饼图圆圈的大小允许可视化多一个维度。

饼图地图

树形图将分层(树形结构)数据显示为一组嵌套矩形。树的每个分支都被赋予一个矩形,然后用表示子分支的较小矩形来平铺该矩形。叶节点的矩形具有与数据上的指定维度成比例的面积。通常,叶节点会着色以显示数据的单独维度。

树状图

与规则正方形树形图类似,但使用凸多边形而不是矩形,例如新的分层分区方案,也称为多边形分区,它使用凸多边形而不只是矩形。
树状图将分层(树形结构)数据显示为一组嵌套多边形。树的每个分支都被赋予一个多边形,然后用更小的多边形平铺,表示子分支。
当您想要显示分组和关系,而不是正常树映射的严格层次结构时,可以使用凸树映射而不是常规树映射。

凸树图

列范围通过为每个数据点绘制两个Y值来显示数据范围。使用的每个Y值都绘制为列的上下限。有时范围图被称为“浮动”柱状图。有些数据可能看起来非常好,在这种形式下很容易理解,在这种形式中,列在图表中浮动,跨越了从最小值到最大值的区域。

范围图

蝴蝶图(也称为龙卷风图)是一种条形图,其中两组数据序列并排显示。它提供了具有相同参数的两组之间的差异的快速一瞥。还可以在两边(例如,“发达国家”和“发展中国家”)堆叠/放置两个栏,以进一步划分类别。
蝶形图的主要用途是比较共享相同参数的两个数据集。
虽然它与人口金字塔有很多相似之处,但在人口金字塔只用于人口数据的地方,蝴蝶图作为对比图的用途更广泛。

蝴蝶图

使用三维条形图或直方图绘制多个数据集非常有用。多系列三维条形图可用于具有3个变量(x,y,z)的数据集。
如果演示文稿太拥挤,通常会降低演示文稿的清晰度。

三维条形图

地图可以扭曲地理区域的形状,以便该区域直接对数据变量进行编码。一个常见的例子是根据人口或GDP的比例重新绘制世界上每个国家的规模。可以通过操纵初始贴图的圆形、正方形或扭曲的贴图来完成。
主要用于可视化与国家、地区或州相关的数据,例如选举、人口或收入中的选票。

统计图

相反的图表可以用笛卡尔坐标在水平轴和垂直轴上显示两组对立面。
数据或项目被显示为点的集合,每个点具有确定在水平轴上的位置的两个变量的值和确定在垂直轴上的位置的另一个变量的值。在很多方面,它与美国的散布图相似。
这些值可以是数据驱动的,但它通常用于概念目的,方法是在相对比例上显示问题的对立面。

象限图

堆叠有序面积图适用于显示等级变化。当您想要显示顺序随时间的变化时,请使用它,而不是简单的堆叠面积图。内部类别通过横跨各列的带状连接在一起,以帮助您直观地查看各列之间的排名变化情况。
一种类似的可视化类型是排序流图

堆叠面积图

径向/圆形条形图只是指在极坐标系统上显示的典型条形图,而不是笛卡尔系统,它是用圆形来显示类别之间的比较。

径向条形图

径向或圆形直方图用于显示圆形数据,这涉及到将通常的直方图绕圆。直方图中的每个条形位于组周期的中间,条形的长度与组中的频率成正比。

径向直方图

排序流图是围绕中心轴偏移的面积图,从而形成流动的有机形状-但它是排序的,而不是堆叠的。

排序流图

蜂窝图是绘制网络的一种合理的可视化方法。将节点映射到径向分布的线性轴并将其定位在其上-此映射基于网络结构属性。边绘制为曲线连接。简单易懂。
蜂窝图的目的是为大型网络的可视化建立新的基线-一种既通用又可调的方法,作为直观探索网络结构的起点很有用。

蜂窝图

并行集是一种用于分类数据可视化和交互探索的新方法,它显示的是数据频率而不是单个数据点。该方法基于平行坐标的轴线布局,用方框表示类别,轴之间的平行四边形表示类别之间的关系。

平行集

圆填充是一种可视化大量层次结构数据的方法。切圆表示同一级别的兄弟节点;为了可视化层次,节点的所有子节点都打包到该节点中(从而确定其大小)。叶节点的大小可以表示任意属性,例如文件大小。该算法的一个优点是能够很好地概括大数据集,清晰地表示分组和结构关系。

压缩圆图

平行坐标是可视化高维几何和分析多变量数据的常用方法。这种可视化与时间序列可视化密切相关,只是它应用于轴不对应于时间点的数据,因此没有自然顺序。因此,不同的轴排列可能是您感兴趣的。

平行坐标

人口金字塔,又称年龄金字塔或年龄图,是一种图形化的图示,显示了人口中各个年龄段的分布,当人口增长时,人口金字塔的形状就形成了金字塔的形状。在生态学中,它也被用来确定一个种群的总体年龄分布;指示一个物种的繁殖能力和延续的可能性。

人口金字塔

欧拉图是表示集合及其关系的图形化方法。它们与维恩图密切相关。欧拉图由平面上描述集合的简单闭合曲线(通常是圆)组成。曲线的大小或形状并不重要:图表的意义在于它们如何重叠。由每条曲线限定的区域之间的空间关系(重叠、包容或两者都不)对应于集合论关系(相交、子集和不相交)。

欧拉图

以Vilfredo Pareto命名的帕累托图表是一种同时包含条形图和折线图的图表,其中单个值由条形图以降序表示,累计总数由线条表示。帕累托图的目的是突出一组(通常是大的)因素中最重要的一个。

帕累托图

分区层图表是聚类结果的图形显示,之所以称为分区层图表,是因为它类似于悬挂在房屋屋檐上的一排冰柱。

分区分层柱图

烛台图是一种用于描述证券、衍生品或货币在指定时间范围内的价格变动的条形图样式。每条线代表给定时间间隔内的价格变动范围。
它最常用于股票和货币价格模式的技术分析。它们表面上看起来与盒子图相似,但并不相关。
烛台图表的数据集包含低、高、打开和关闭值。最高和最低值显示为每根棍子的顶部和底部,其中打开和关闭值反映在内部的正方形中。

烛台图

泡沫饼图是一种独特的泡沫图表,允许您跨四个参数集(而不是两个参数集)显示/比较/关联性能。第三个值确定泡沫标记的大小,第四个值由饼的百分比确定,而其他两个值由轴上的位置确定。

复合泡沫饼图

跨度图通过绘制每个数据点的两个Y值来显示数据范围。使用的每个Y值都绘制为柱/条/圆柱体的上下限。有时范围图被称为“浮动”柱状图/条形图。有些数据可能看起来非常好,在这种形式下很容易理解,在这种形式中,列在图表中浮动,跨越了从最小值到最大值的区域。

跨度图

折线图的孪生兄弟。折线图显示三个或更多个时间点,而坡度图正好显示两个时间点。
Edward Tufte在他1983年的著作The Visual Display of Quantitional Information中定义,这种类型的图表对于查看很有用(参见下面的第一个示例):

1970年和1979年的国家等级[国家秩序]
每一年与每个国家相关的具体数字[其名称旁边的数据值]
每个国家的数字是如何随着时间的推移而变化的[每个国家的斜率]
每个国家的变化率与其他国家的变化率的比较情况[彼此比较的斜率]
总趋势中任何显著的偏离(请注意上例中的英国)[反常斜率]

坡度图表

比例面积图(半圆)是比例面积图(圆)的变体,其中一个度量值表示为圆。该可视化表示一个圆(每个半圆)中的两个数据集,对于比较一个类别内的两个数据集(输入类型中的I、II)以及不同类别(输入类型中的A、B、C)之间的数据集非常有用。两个数据集通常是两个不同的年份或两个相反的概念(A/A‘、男/女等)也可以仅将其用于一个类别(一个圆圈)。

半圆形面积图

弯曲条形图是条形图的变体,其中使用弯曲区域而不是矩形。每个弯曲区域的高度与其表示的值成比例。曲线区域可以垂直或水平绘制,图表的一条轴显示正在比较的具体类别,另一条轴代表离散值。
弯曲的条形图经常出现在现代信息图表中,但与正常的条形图相比,曲线条形图被批评为令人困惑和不准确,因为弯曲的区域实际上只有一个维度,那就是高度。

曲线条形图

桑基图是一种特定类型的流程图,其中箭头的宽度与流量成比例显示。它们通常用于可视化过程之间的能量、材料或成本转移。他们还可以在社区层面上可视化能源账户或物质流账户。桑基图直观地强调了系统内的主要转移或流动。它们有助于确定对整个流程的主要贡献。

桑基图

极地面积图类似于通常的饼形图,不同之处在于扇区是等角度的,并且每个扇区从圆中心延伸的距离不同。极区图用于绘制循环现象(例如,按月计算的死亡人数)。

极地面积图

流图或流图是一种围绕中心轴偏移的堆叠面积图,从而形成流动的有机形状。流记录仪是由李·拜伦发明的。

流图

物理化学、工程学、矿物学和材料科学中的相图是一种用来显示热力学上不同的相可以在平衡状态下出现的条件的图表。相图的常见组成部分是平衡线或相边界,它们指的是标记多个相可以在平衡时共存的条件的线。相变沿着平衡线发生。

相位图

计数图既可以被称为记录工具,也可以被称为图形工具,用于通过使用计数标记数字系统来显示数据的频率。

理货图

Mekko图(也称为Marimekko图)是二维堆积图。除了常规堆叠图表的不同区段高度外,Mekko图表还具有不同的列宽。对列宽进行缩放,以使总宽度与所需的图表宽度相匹配。

Marimekko 海图

嵌套圆允许表示层次结构和比较值。这种可视化对于显示元素之间的比例(通过它们的区域和它们在层次结构中的位置)特别有效。

多层聚合图

哑铃形点图-具有两个或两个以上数据系列的点图-是一种替代传统的聚类条形图或斜率图的方法。
哑铃形点图可用于显示两个或三个不同的时间点,或对不同的视点进行三角测量(例如,一个点代表共和党人,另一个点代表民主党人,或者一个点代表校长,另一个点代表教师)。

哑铃线

迷你图是一种小的、强烈的、简单的、文字大小的图形,具有排版分辨率。迷你图意味着图形不再是带有标题和方框的卡通特殊场合,而是迷你图可以出现在单词或数字的任何地方:嵌入到句子、表格、标题、地图、电子表格和图形中。数据图形应具有排版的分辨率。(爱德华·塔夫特,美丽的证据,46-63。)
输赢的迷你图只显示每个值是正数还是负数,而迷你图则显示每个值的高或低。

输赢迷你图

分层面积图基本上是利用透明度或透视进行分层的多个面积图。它可以用来代替具有多个图表的折线图,以比较一段时间内的发展或趋势。
重叠时,可视化可能会导致可读性方面的一些问题。

分层面积图

径向热图是热图的变体,其中表是径向对齐的。热图是数据的图形表示,其中矩阵中包含的各个值以颜色表示。分形映射和树形映射通常都使用相似的颜色编码系统来表示层次结构中变量所取的值。这一术语也被用来表示其主题应用,如全息地图。术语“热点图”最初是由软件设计师Cormac Kinney在1991年创造并注册商标的,用来描述描绘实时金融市场信息的2D显示。

圆形热图

冲积图是一种流程图,最初开发的目的是表示网络结构随时间的变化。冲积图以流水沉积的土壤自然形成的冲积扇命名,既有直观的外观,又有对流动的强调。
变量被指定给平行的垂直轴。值由每个轴上的块表示。挡路的高度表示簇的大小,流场的高度表示由流场连接的两个块中包含的组件的大小。
冲积图是两个平行集合的变体,但用于分类变量,并经常显示随时间和阶段的趋势。

冲积图

极线图以二维图表的形式显示多变量数据,该图表包含三个以上变量,这些变量表示在从同一点开始的轴上。

极线图

颠簸图是为探索排名随时间的变化而设计的。

凹凸图

弦图是一种显示矩阵中数据之间相互关系的图形化方法。数据围绕一个圆呈放射状排列,点之间的关系通常绘制为将数据连接在一起的圆弧。

弦图

径向折线图是径向图形的一部分,它获取数据并将其呈现为环绕圆的数据点的集合。它还从图表范围的最小到最大映射类别列表。径向折线图是使用连接数据点的直线集合呈现的。

径向线图

等值线贴图显示一个数量范围。它们在地图上以第三维的形式显示数据,因此非常适合绘制表面高程或天气数据。雷达地图、温度地图和降雨地图都是等值线地图。

等值线图

除了三元等值线图之外,您还会发现三元等值线图。例如,这些曲线图可以用来绘制自变量对三组分混合物变化的响应。

三元等高线图

瀑布曲线图是同时显示多条数据曲线(通常是光谱)的三维曲线图。通常情况下,曲线在屏幕上和垂直方向上都是交错的,“较近”的曲线掩盖了后面的曲线。结果是一系列看起来并排的“山”形状。瀑布图通常用于显示二维信息如何随时间或某些其他变量(如rpm)变化。
不要与同名的瀑布图混淆。

瀑布图

KAGI图看起来类似于摆动图,没有时间轴。Kagi图是由一系列由短水平线连接的垂直线创建的。卡吉图是一种用来跟踪价格走势和做出购买股票决定的图表。它与传统的股票图表(如烛台图表)的不同之处在于它基本上不依赖于时间。此功能有助于生成减少随机噪声的图表。

Kagi图表