数据可视化:解析Plots、Charts、Graphs的区别

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在数据可视化过程中，我们经常会遇到各种术语，比如charts、plots、figures、diagrams、graphs等等。这些术语有时候会交叉使用，容易让人感到困惑。然而，它们各自有着不同的含义和用途，正确理解它们的区别对于进行有效的数据分析和沟通至关重要。

首先，让我们来看看这些术语的含义：

1. Charts：通常指一种展示数据的视觉方式，用于呈现数据之间的关系、趋势或者比较。图表可以包括柱状图、折线图、饼图等，通常用于展示数据的总体特征。
2. Plots：与Charts类似，Plots是一种将数据以图形形式表示的方法，但通常更偏向于科学或者工程领域的应用。常见的绘图包括散点图、曲线图、等高线图等。
3. Figures：广义上指任何呈现信息的视觉元素，可以是图表、绘图、图片等等。在学术写作中，常常使用“Figure”来指代插图或者图片。
4. Diagrams：用于解释或者说明概念、流程或者结构的图形表示。例如流程图、结构图、示意图等等，用于呈现数据之间的关系或者流程。
5. Graphs：与Charts和Plots类似，但通常更专指数学或者网络理论中的图形表示，用于展示节点和边之间的关系。

Charts

Charts也代表数量数据。图表可以是折线图（line charts），也可以饼图（pie charts）。许多Charts将数量(度量指标)数据放在一个轴上，并将类别（度量的角度数据）放在另一个轴上。比如：折线图或面积图（Line charts 、 area charts）、旭日图(Sunburst charts)

Plots

与Charts类似，Plots是一种将数据以图形形式表示的方法，但通常更偏向于科学或者工程领域的应用。常见的绘图包括散点图(Scatter Plots)、箱线图(box plot)、小提琴图(Violin plots)等。

Figures

“Figure”一词有很多不同的含义，取决于它在使用的上下文。最常见的用法是指参考书、科学论文或数字资源中的任何图像、绘图、图表、图解或绘图。

“Figure”一词也可以结合“数字”表示具体图像/图表的标记， 例如，上图的中” Figure 1″ 表示”箱线图(Box Plot) 与小提琴图(Violin Plot) 区别“ 这种图的标记。

Diagrams

可以将Diagrams视为超级类别：任何以抽象方式呈现信息的都是图解。例如，带有标签的图像、对物品进行分类的树形图、楼层平面图、信息图、电气布线图、流程图等等。

使用更具体术语的一个好方法是，当可视化是由数值数据集驱动时，使用charts、graph或plot会更准确。

Graphs

“Graphs”通常指的是在数学和计算机科学领域中使用的一种数据结构，用于表示对象之间的关系。在这种情况下，图形由节点（顶点）和边组成，边连接节点以表示它们之间的关系。这种图形结构可以是有向的（有箭头指示方向）或无向的（没有箭头指示方向），并且可以具有权重以表示边的强度或距离。

除了这种数据结构的意义外， “graphs” 还可以指代数据可视化中的某些类型，尤其是在网络分析和关系可视化方面。

在实际应用中，这些术语的使用可能会有所交叉和混淆，但它们各自有着独特的特点和用途。例如，散点图(Scatter Plots)是一种常见的绘图类型，用于展示两个变量之间的关系；箱线图(box plot)则是一种常见的图表类型，用于展示数据的分布情况和异常值。总的来说，正确理解这些术语的区别对于进行数据可视化和沟通至关重要。通过选择合适的图形表示方式，可以更清晰地呈现数据之间的关系和趋势，从而更好地进行数据分析和决策。