有哪些可视化地图呢?

  在数据可视化中,地图这种图表类型经常被用到——二维的,三维的;静态的,动态的,交互的……它还经常跟点、线、气泡等图形组合使用。那么有哪些可视化地图呢?今天我们就来盘点一下。

  地图+热力:颜色渐变常见

  

 

  地图结合热力图,是我们较为常见的地图使用方法,这种图表也叫做“Choropleth Map”。在这种地图中,每个区域以不同深浅度的颜色表示数据变量,例如从一种颜色渐变成另一种颜色、单色调渐进,甚至是使用不同的颜色。

  美国媒体FiveThirtyEight从2016年6月起持续统计民意调查的结果,预测各州的选票将落入谁手,并且根据民调选情实时更新。

  

 

  可以看到,预测希拉里会胜出的州,会使用蓝色标记;相反,预测特朗普会胜出的州则为红色。颜色越深,则代表胜出的几率越大。

  镝次元在《249个景区:它们是怎样向你的钱包下手的》中,也用了这类地图,可视化了各省5A景区“园中园”门票收费情况。下面有清晰的图例,展示了不同价钱对应的可视化颜色——紫色越深,价格越高;蓝色越深,价格越低。

  

 

  但是这个地图也有一个缺点的,就是在静态的情况下,读者无法得知准确的数据。这时候,就要利用交互技术来解决,例如FiveThirtyEight利用鼠标悬停展示更多的数据细节。

  

 

  地图+点:哪里有数点哪里

  

 

  这种地图也叫做“Dot Map”, 在地理区域上放置相等大小的圆点,旨在检测该地域上的空间布局或数据分布。当你的数据量非常大,用地图和点的组合方式,既能不丢失数据细节,也能从整体上看出数据的分布规律,挖掘数据背后的故事。

  John Nelson根据美国宇航局2016年新推出的地球夜景图像,与2012年版本进行比较,并利用这种“Dot Map”进行可视化,以发现光源已经存在(或增加)的位置,还有它们已经消失(或减少)的位置,探索这些变化的原因。其中,紫色的点代表灯光消失的地方,蓝绿色的点代表灯光存在的地方。

  

 

  2016年全球灯光情况

  Lights On & Lights Out

  

 

  2016年中国局部灯光情况

  Lights On & Lights Out

  英国卫报的《伊拉克战争日志》大家应该不陌生。在这个数据新闻中,地图上一个红色的点代表了一次暴力冲突事件,点击小红点,我们能看到该次事件的死伤人数情况。

  

 

  Wikileaks Iraq: data journalism maps every death

  卫报

  地图+气泡:圆越大数越大

  

 

  在这种“Bubble Map”中,地理区域上方会出现气泡圆形图案,气泡面积与其在数据集中的数值会成正比。

  Howmuch就非常喜欢用这类地图。这个可视化作品就展示了,在特朗普的减税政策下,在美国每一个州最大的城市工作,究竟能拿到多少净收入。假设基准年薪都是10万美元,在纽约工作的人,拿到的月薪最少,只有5574美元。

  

 

  Howmuch

  图中,气泡越大,就代表了月薪越高。同时,作者也通过颜色,加强了可视化的效果,颜色越深,代表的月薪也越高。

  在Flickr上,Ben Willers统计了自1900年以来,导致1000及以上死亡人数的地震。气泡的大小代表了该次地震的震级。从这个可视化作品看,我们不仅能把握每个地震的具体震级,而且每个气泡的位置也组成了全球地震带的全观。

  

 

  Flickr

  而气泡地图的主要缺点在于,过大的气泡可能会与地图上其他气泡或区域出现重迭,Flickr就利用了透明度来解决。

  地图+连线:隐形关系统统显形

  

 

  连接地图 (Connection Map) 是用直线或曲线连接地图上不同地点的一种图表,它非常适合用来显示地理连接和关系。此外,通过研究连接地图上的连接分布或集中程度,我们也可以用它来显示所连接地区的关系。

  Kiln基于FlightStats的实时数据,展示2014年10月15日,在空中的数千架商用飞机的飞行轨迹。

  

 

  In Flight, Kiln

  线条有时候可以带有流向,这种地图就叫“Flow Map”,它显示信息或物体从一个位置到另一个位置的移动及其数量,通常用来显示人物、动物和产品的迁移数据。

  

 

  搜狐的一个关于儿童贩卖话题的数据新闻,就用地图描绘了人贩子的动向。

  

 

  《人贩子最常走的10条路》,搜狐

  地图也可以是三维的。财新的可视化作品《移民去远方》,主体则是一个三维立体的地球,每一条线都代表了一个国家的移民去向。配合交互的技术,读者可以选择具体的国家,是移出还是移入的人口,展示相关的移民政策等大量信息。

  

 

  地图的制作大多数都要用编程来完成,由此看到,数据新闻作品靠的绝非是一个人的力量,而往往是数据编辑、程序员、可视化设计师通力合作的结果。

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