清华大学数据可视化教程层次数据可视化_256309755
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数据可视化技术于网络优化的研究与应用页数:9
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医院信息数据挖掘及数据可视化页数:3
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史上最详细的数据可视化教程
史上最详细的数据可视化教程
数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示出来，使得人们更容易
理解和分析数据的方法。
下面是一个史上最详细的数据可视化教程，帮助
你了解数据可视化的各个方面。
1.确定目标和受众：在开始数据可视化之前，首先需要明确你的目标
是什么，你的受众是谁。
这有助于你选择合适的可视化方式和工具。
3.选择合适的图表类型：选择合适的图表类型是数据可视化的关键。
常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图等。
根据你
的数据类型和目标选择合适的图表类型。
4. 使用合适的工具和软件：数据可视化有很多工具和软件可以使用，包括Excel、Tableau、Python的Matplotlib、R语言的ggplot2等。
选
择适合你的需求和技能水平的工具和软件。
6.添加交互功能：现代数据可视化越来越强调交互性。
你可以为你的
可视化图表添加交互功能，例如悬停显示数据、缩放、选中子集等，以使
用户能够更深入地探索和分析数据。
7.实施和分享：完成你的数据可视化后，你可以将其嵌入到网站、报告、演示文稿等中，以与其他人共享你的发现和洞察。
8.维护和更新：数据是不断变化的，所以你的数据可视化也需要定期
维护和更新。
确保你的数据源和可视化工具保持同步，并根据需要进行更
新和调整。
这是一个关于数据可视化的简要教程，帮助你了解数据可视化的基本原则和步骤。
如果你想深入学习数据可视化，建议你进一步学习和实践，掌握更多先进的技巧和方法。
数据可视化入门教程
数据可视化入门教程随着信息化时代的发展，数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
而数据的可视化作为一种重要的展示手段，可以更直观、清晰地呈现数据的内涵和关联。
想要学习数据可视化，以下是一份详细步骤的指南。
1. 概述数据可视化的重要性和应用领域- 数据可视化的定义：使用图表、图形和其他可视元素，通过简单明了地呈现数据来帮助人们理解和分析数据。
- 数据可视化的重要性：提供直观、易懂的数据展示方式，有助于决策者更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
- 数据可视化的应用领域：商业分析、市场调研、科学研究、数据报告等。
2. 确定数据可视化的目标- 对于数据可视化项目，需要明确确定其目标和目的，例如以图表方式展示销售数据的趋势，或者通过地图呈现人口分布情况。
- 确定目标有助于整理和选择合适的数据来源和展示方式，从而更好地达到预期效果。
3. 收集和准备数据- 收集所需数据，并进行必要的清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
- 数据清洗包括去除重复数据、修复错误数据和填充缺失数据等操作。
- 数据整理包括将数据归类、排序和转换为适合可视化的格式。
4. 选择适合的可视化工具- 根据数据的类型和可视化的需求，选择适合的可视化工具。
- 常见的可视化工具包括Excel、Tableau、Python中的Matplotlib和Seaborn 等。
5. 选择合适的图表类型- 根据数据的特点和可视化目标，选择合适的图表类型。
- 常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等。
- 不同的图表类型适合展示不同类型的数据，例如柱状图适合展示不同类别的数据对比，折线图适合展示数据的变化趋势等。
6. 设计和布局可视化图表- 设计图表时要考虑视觉效果和易读性，选择合适的颜色、字体和标签等元素。
- 布局图表时要确保信息的清晰度和逻辑性。
- 注意图表的标题、轴标签和图例等，使其更易理解和解读。
7. 创建和呈现可视化图表- 使用选定的可视化工具，输入数据并选择相应的图表类型。
《数据可视化》课件
Slide 8
如何选择最适合自己的数据可视化图表类 型？
数据类型
根据数据的类型，选择合适 的图表类型，如柱状图适用 于比较不同类别的数据。
目标和信息
根据展示的目标和需要传达 的信息，选择能够清晰、有 效地展示数据的图表类型。
受众和场景
考虑观众的背景和对图表的 理解水平，选择能够适应受 众和场景的图表类型。
Python
Python具有强大的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，适用于复杂的数据处理和可视化需求。
Tableau
Tableau是一个专业的数据可视化工具，提供了丰富的可视化选项和交互功能，适用于各种类型的 数据分析和展示。
Slide 4
如何选择最适合自己的数据可视化工 具？
如何使用Tab le au 进行数据可视化？
1
导入数据
在Tableau中导入需要可视化的数据，支持多种数据格式和数据源。
2
选择可视化选项
在Tableau的可视化界面中选择合适的可视化选项，如条形图、散点图、地理图等。
3
加筛选器、工具提示等，使图表更具有交互性和可共享性。
1 确定需求
首先要明确自己的数据可视化需求和目标，然后选择一个工具，能够满足这些需求。
2 考虑技能和经验
考虑自己的技能和经验水平，选择一个适合自己的工具，能够快速上手和运用。
3 研究和比较
研究和比较不同的数据可视化工具，了解它们的特点、优势和劣势，选择最合适的一个。
Slide 5
如何使用Excel制作基本的图表？
2 加强沟通和决策
通过使用数据可视化工具，可以更好地向他人沟通分析结果，提高决策的准确性和效率。
3 发现潜在的模式和趋势
清华大学数据可视化教程网络数据可视化_562705203
网络的重要性质
• 关系的复杂性
– 方向性、权重
• 关系的中心性(centrality)
– Degree – Closeness – Betweenness
• 该边在图中所有最短路径中出现的总次数和
– Eigenvector
大纲
• 网络关系数据 • 网络关系数据的可视化
– 节点链接布局 – 相邻矩阵 – 混合布局
Sugiyama：层次建立(cont.)
完成上一算法之后，我们得到了一张有向无环图。 之后在这张有向无环图内对每个节点确定其层次， 有若干不同的方案： • 最长路层次化：
– 将所有汇节点（无出度的节点）置于底层（第0层） – 每个非汇节点的高度为它到汇节点集合的最长距离。 – 优点：快速（线性时间） – 缺点：宽度控制
《悲惨世界》的人物图谱
弧长链接图
• 如果不对节点进行合理排序则易于产生交叉 • 最小化交叉数量不能在多项式时间内解决。
– 启发式算法：ILP，节点聚类
• 连线易于混淆
– 添加交互 – 过滤掉不关心的信息 – 边绑定
弧长链接图
2011年年末欧债危机时各国之间错综 复杂的借贷关系的可视化
/news/business-15748696
– 没有入度或没有出度的节点不可能参与到任何回路 中。
– 另一方面，一张图如果所有节点都有出度有入度， 则其中一定含有环。（反证法）
– 设计贪心算法实现（并不保证得到最优解）
Sugiyama：层次建立(cont.)
• 对于一个图G通过贪心法求解其最大不为空：
• ILP法
Sugiyama
• 美观、可读性好、自然的自上而下排列 • 相对快速（依赖于启发式算法） • 不适用于明显不具有原生自顶向下顺序的图 • 难以实现
数据可视化软件的操作步骤详解
数据可视化软件的操作步骤详解第一章：数据准备在使用数据可视化软件前，首先需要准备好要分析和可视化的数据。
数据的准备包括数据收集、清洗和整理。
1.1 数据收集数据可视化需要的数据可以来自多个渠道，如数据库、Excel 表格、API等。
根据需要，从各个渠道收集所需的数据，并保存在一个文件或数据集中。
1.2 数据清洗在数据收集后，需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗可以包括去除重复值、填充缺失值、处理异常值等操作。
1.3 数据整理为了方便数据可视化，需要对数据进行整理和转换。
例如，可以对数据进行筛选、排序、分组、聚合等操作，以便更好地进行分析和可视化。
第二章：软件安装和配置在准备好数据后，接下来需要安装和配置数据可视化软件。
不同的数据可视化软件安装和配置步骤可能有所不同，以下以常用的Tableau为例进行详解。
2.1 下载和安装打开Tableau官方网站，下载对应版本的软件安装包。
双击安装包进行安装，并按照向导完成安装过程。
2.2 连接数据源在安装完成后，打开Tableau软件，首先需要连接数据源。
Tableau支持多种数据源，如Excel、CSV、SQL数据库等。
根据数据的来源选择相应的连接方式，并导入数据。
2.3 配置数据字段在导入数据后，Tableau会自动识别数据字段，并将其显示在界面上。
检查数据字段的类型和名称是否正确，如有需要可以进行修改和调整。
第三章：创建数据可视化在完成数据准备和软件配置后，可以开始创建数据可视化图表了。
数据可视化图表可以根据需求选择不同的类型，如柱状图、折线图、散点图等。
3.1 选择图表类型根据要分析的数据和目标，选择适合的图表类型。
例如，如果要比较不同项目的销售额，可以选择柱状图；如果要观察数据的趋势和变化，可以选择折线图等。
3.2 拖拽字段在选择图表类型后，将需要用到的字段拖拽到相应的区域。
通常，数据可视化图表需要用到横轴字段、纵轴字段和颜色字段等。
层次数据可视化
2005年，分为节点连接,嵌套包含，混合方法
节点连接：
用绘制成不同形状的节点表示数据(内容信息),节点之间的连线表示数 据间的关系(结构信息)的一类层次可视化技术,代表技术如空间树,圆锥 树等
空间填充：
用各种形状的包围框来表示层次结构的节点(内容信息),上层节点对下 层节点的包围关系表示数据间的关系(结构信息)的一类层次可视化技 术,代表技术如树图,信息立方体等
目标
清晰展示层次结构,同时对关心的属性进行合理显示,易于详细观察细节信息
拥有人机友好的导航交互机制,浏览过程中保持上下文信息,有效防止迷航
可视化结果具有一致性,通过经常使用能轻松辨识在可视化结果的任何区域找到针对任务的特定信 息
2001年，文件浏览器,节点连接图,空间填充法和3D方法
2002年，连接和包围两类
层次结构,因而无法提供整个层次结构的 全貌
双曲树： 一种基于双曲几何的"焦点+上下文"(Focus+Context)可视化技术
优点： 在局部细节和宏观结构的平衡
缺点： 操控不是很容易，非线性映射
使得准确控制节点的空间位置 变得困难
圆形嵌套： 用嵌套的圆形来可视化层次结构，基于韦恩图的层次可视化
混合方法：
结合若干种可视化技术和思想以集成其优点,从而使认知行为更高效的 一类层次可视化技术,代表技术如弹性层次,层次网等
采用点-线形式和收缩-展开方法实现层次结构的可视化 空间树：
优点： 各分支做了相应的收缩和展开处理
颜色标记焦点和根节点之间的路径,防止迷航
缺点： 通过裁剪和筛选树型来显示用户关心的
层次信息的可视化结构最直观的方式就是树型结构
第6课数据可视化课件
第6课 大数据的应用
第一单元 数据与大数据
数据可视化
数据可视 化是什么 呀？
数据可视化是指 以图像、动画等 情势展示数据和 诠释数据之间的 关系。
数据可视化
数据可视 化又有什ห้องสมุดไป่ตู้么用呢？
数据可视化 可以让人们 快速抓住信 息的要点。
数据可视化呈现的情势
饼图呈现比例
分组柱形图呈现 数据对照的优势
动态热力图呈现 数据的实时变化
数据可视化典型案例
数据可视化 表现在哪些 方面呢？
数据可视化呈现事 物变化的趋势、揭 示想法和关系、总 结或汇聚数据、形 成论点或意见等。
数据可视化典型案例
在国家统计局网站中，柱 形图呈现了各年的货物运 输总量情况，折线图反应 出运输量增长速度的变化 趋 的情况，圆点的大小表示 搜索指数的高低，颜色红 绿表示搜索趋势的升降
数据可视化典型案例
数据的可视化表达， 有助于用户选择时 从趋势、需求的等 多个角度对数据进 行分析
课后小结：
说说体会
通过本节课的学习，你又学到了哪些大数据的知识？
完成练习
1.登陆国家统计局网站 教育可视化 ，在“数据查询”栏 目中，利用可视化产品，查询全国教育关键词，说一说这些词的搜索趋势。
第一单元 数据与大数据
数据可视化
数据可视 化是什么 呀？
数据可视化是指 以图像、动画等 情势展示数据和 诠释数据之间的 关系。
数据可视化
数据可视 化又有什ห้องสมุดไป่ตู้么用呢？
数据可视化 可以让人们 快速抓住信 息的要点。
数据可视化呈现的情势
饼图呈现比例
分组柱形图呈现 数据对照的优势
动态热力图呈现 数据的实时变化
数据可视化典型案例
数据可视化 表现在哪些 方面呢？
数据可视化呈现事 物变化的趋势、揭 示想法和关系、总 结或汇聚数据、形 成论点或意见等。
数据可视化典型案例
在国家统计局网站中，柱 形图呈现了各年的货物运 输总量情况，折线图反应 出运输量增长速度的变化 趋 的情况，圆点的大小表示 搜索指数的高低，颜色红 绿表示搜索趋势的升降
数据可视化典型案例
数据的可视化表达， 有助于用户选择时 从趋势、需求的等 多个角度对数据进 行分析
课后小结：
说说体会
通过本节课的学习，你又学到了哪些大数据的知识？
完成练习
1.登陆国家统计局网站 教育可视化 ，在“数据查询”栏 目中，利用可视化产品，查询全国教育关键词，说一说这些词的搜索趋势。
数据可视化应用技术教程
数据可视化应用技术教程第1章数据可视化基础 (3)1.1 数据可视化概述 (3)1.2 可视化设计原则 (3)1.2.1 准确性 (4)1.2.2 清晰性 (4)1.2.3 一致性 (4)1.2.4 美观性 (4)1.2.5 交互性 (4)1.3 常用数据可视化工具介绍 (4)1.3.1 Tableau (4)1.3.2 Power BI (4)1.3.3 QlikView (4)1.3.4 ECharts (5)1.3.5 D（3）js (5)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.2 数据整合 (5)2.3 数据变换 (5)第3章 matplotlib库的使用 (5)3.1 matplotlib安装与配置 (6)3.2 基本绘图功能 (6)3.3 高级绘图技巧 (6)第4章 seaborn库的使用 (6)4.1 seaborn安装与简介 (6)4.1.1 安装seaborn (6)4.1.2 seaborn简介 (7)4.2 seaborn基本绘图函数 (7)4.2.1 relplot() (7)4.2.2 catplot() (7)4.2.3 displot() (7)4.2.4 jointplot() (7)4.2.5 pairplot() (7)4.3 seaborn高级绘图应用 (7)4.3.1 高级回归图 (7)4.3.2 多子图布局 (7)4.3.3 面向主题的可视化 (8)第5章基本图表绘制 (8)5.1 折线图与散点图 (8)5.1.1 折线图的绘制 (8)5.1.2 散点图的绘制 (8)5.2 柱状图与饼图 (8)5.2.2 饼图的绘制 (9)5.3 直方图与箱线图 (9)5.3.1 直方图的绘制 (9)5.3.2 箱线图的绘制 (9)第6章高级图表绘制 (10)6.1 热力图与等高线图 (10)6.1.1 热力图概述 (10)6.1.2 热力图绘制方法 (10)6.1.3 等高线图概述 (10)6.1.4 等高线图绘制方法 (10)6.2 3D图表与地图可视化 (10)6.2.1 3D图表概述 (10)6.2.2 3D图表绘制方法 (10)6.2.3 地图可视化概述 (10)6.2.4 地图可视化绘制方法 (10)6.3 图表组合与交互式可视化 (11)6.3.1 图表组合概述 (11)6.3.2 图表组合方法 (11)6.3.3 交互式可视化概述 (11)6.3.4 交互式可视化实现方法 (11)第7章数据可视化进阶技巧 (11)7.1 颜色与样式设置 (11)7.1.1 颜色选择与搭配 (11)7.1.2 样式设置 (11)7.2 图表布局与注释 (11)7.2.1 图表布局 (11)7.2.2 注释与标签 (12)7.3 动态图表与交互式图表 (12)7.3.1 动态图表 (12)7.3.2 交互式图表 (12)第8章数据可视化在商业分析中的应用 (12)8.1 市场趋势分析 (12)8.1.1 时间序列分析 (12)8.1.2 行业对比分析 (12)8.1.3 市场预测分析 (13)8.2 客户细分与画像 (13)8.2.1 客户细分 (13)8.2.2 客户画像 (13)8.2.3 客户价值分析 (13)8.3 数据可视化报告制作 (13)8.3.1 报告结构设计 (13)8.3.2 数据可视化图表选择 (13)8.3.3 设计与布局 (13)第9章数据可视化在科研领域的应用 (13)9.1 数据可视化在生物信息学中的应用 (14)9.1.1 基因组数据可视化 (14)9.1.2 蛋白质结构可视化 (14)9.1.3 代谢组数据可视化 (14)9.2 数据可视化在地理信息系统中的应用 (14)9.2.1 地图制作 (14)9.2.2 空间分析 (14)9.2.3 资源管理 (14)9.3 数据可视化在人工智能领域的应用 (15)9.3.1 训练数据可视化 (15)9.3.2 模型评估与优化 (15)9.3.3 深度学习网络结构可视化 (15)第10章数据可视化案例分析与实战 (15)10.1 数据可视化案例解析 (15)10.1.1 公开数据可视化案例 (15)10.1.2 金融行业数据可视化案例 (15)10.1.3 电商行业数据可视化案例 (15)10.1.4 健康医疗数据可视化案例 (15)10.2 数据可视化实战项目 (16)10.2.1 数据预处理 (16)10.2.2 选择合适的可视化工具 (16)10.2.3 设计可视化图表 (16)10.2.4 实战项目：城市交通拥堵分析 (16)10.3 数据可视化优化与评估 (16)10.3.1 优化可视化设计 (16)10.3.2 评估可视化效果 (16)10.3.3 用户反馈与持续优化 (16)第1章数据可视化基础1.1 数据可视化概述数据可视化作为一种将数据以视觉形式表现出来的技术手段，旨在帮助用户更直观、高效地理解和分析数据。
第五章-层次与网络数据可视化
层次数据的可视化
层次数据的展现方式
按数据的理解方式不同，层次数据的构建分： 自上而下和自下而上
层次数据可视化的核心：
1、如何表达层次关系的树形结构 2、如何表达树形结构中的父结点和子结点 3、如何表现父子结点、具有相同父结点的兄弟结 点之间的关系等
层次数据的展现方式 按布局策略，主流方法可分为：
– 避免边相交
– 相似的子树用相似（或镜像）进行表达
– 表达紧凑
• 基本方法：
尤其注重布局的对称性和紧凑性
– 自底向上递归计算
– 对于每个父节点，确保子树已完全绘制
– 尽可能紧致地包装子树
– 将父节点放在子树的中心位置
Reingold-Tilford树算法
• 自底向上递归计算：
– 对树进行后序遍历 • 这样对于父节点，在遍历到的时候可以确保其 左右子树都已经布局完毕。
– 根据树的深度将空间沿纵轴平均分成等高的区域。每个区域对 应树的一层。树中相同深度的节点属于同一层。 – 根据叶节点的数量,将对应的区域沿横轴平均分成等宽的区域。 – 将节点布置在每个区域的中心。 – 在节点和它的父节点之间连线。
Reingold-Tilford树算法
• 标准：
– 所有节点按照在树中的层次进行分层绘制
缺点 操控不是很容易，非线性映射使得 准确控制节点的空间位置变得困难
节点链图的问题
节点数随着深度增加呈几何级数增长 解决方案——交互
使用变形 对节点进行汇总、过滤
鱼眼变形
DOI树（节点过滤）
8.1.2 空间嵌套填充法
一种基于区域的可视化方法， 直接采用显示空间中的分块区域表示数据中的个体。 三个可计算的评价指标：可读性、距离相关性、稳定性
《信息可视化技术》层次数据可视化 ppt课件
/jheer/files/zoo/
美国曾经也是个大量依 赖铁路货运的国家。货 运公司遍布全国。但是 近50年来，这些公司互 相兼并。上面的可视化 来自财富杂志的美术总 监Nicolas Rapp的文章 TheBattle of The Rails。他用这样一个 类似树状的结构很清晰 的展示了铁路公司兼并 的历史。在80年代，这 许多公司在大量的兼并 之后，只剩下屈指可数 的7家。而现在上图中 用红线标出区区四家占 了全国铁路货运的九成。
图的结构表达
树形结构和网络结构是层次和网络数据可视化的基本型 边的方向和权重，是可视编码的重要组成部分 结点的度、平面性、连通性，是图结构的基本性质， 对树、网络的挖掘至关重要
但对于大的层级结构来说， 图形化的展示面临一些挑战
数据来源：/tree/
物 种 发 展
• 对于每个父节点，确保子树已完全绘制
– 通过这样的绘制顺序可以保证结构相同的子树拥有 相同的表示——因为每个子树的绘制过程都不会受 到子树外元素的影响。
Reingold-Tilford树算法
• 尽可能紧致地包装子树
– 对于每一个节点，计算其左子树的右轮廓与右子树 的左轮廓，并调整左右子树的位置直至两者刚好错 开一个预先设定的阈值r为止。
Jürgensmann和Schulz对树结构可视化技术进行了总结和分类，并制作了海报以及在 线东台书可视化检索系统。
图8.2 层次数据可视化分类。
分类延续了结点链接、空间填充和混合型的思路，分界线的粗细表达了层次的深度。
8.1.1 节点链接法
节点链接法是图论中树形的扩展，可视化绘制的 核心是结点和边的位置编码和视觉符号编码。
缺点 操控不是很容易，非线性映射使得 准确控制节点的空间位置变得困难
美国曾经也是个大量依 赖铁路货运的国家。货 运公司遍布全国。但是 近50年来，这些公司互 相兼并。上面的可视化 来自财富杂志的美术总 监Nicolas Rapp的文章 TheBattle of The Rails。他用这样一个 类似树状的结构很清晰 的展示了铁路公司兼并 的历史。在80年代，这 许多公司在大量的兼并 之后，只剩下屈指可数 的7家。而现在上图中 用红线标出区区四家占 了全国铁路货运的九成。
图的结构表达
树形结构和网络结构是层次和网络数据可视化的基本型 边的方向和权重，是可视编码的重要组成部分 结点的度、平面性、连通性，是图结构的基本性质， 对树、网络的挖掘至关重要
但对于大的层级结构来说， 图形化的展示面临一些挑战
数据来源：/tree/
物 种 发 展
• 对于每个父节点，确保子树已完全绘制
– 通过这样的绘制顺序可以保证结构相同的子树拥有 相同的表示——因为每个子树的绘制过程都不会受 到子树外元素的影响。
Reingold-Tilford树算法
• 尽可能紧致地包装子树
– 对于每一个节点，计算其左子树的右轮廓与右子树 的左轮廓，并调整左右子树的位置直至两者刚好错 开一个预先设定的阈值r为止。
Jürgensmann和Schulz对树结构可视化技术进行了总结和分类，并制作了海报以及在 线东台书可视化检索系统。
图8.2 层次数据可视化分类。
分类延续了结点链接、空间填充和混合型的思路，分界线的粗细表达了层次的深度。
8.1.1 节点链接法
节点链接法是图论中树形的扩展，可视化绘制的 核心是结点和边的位置编码和视觉符号编码。
缺点 操控不是很容易，非线性映射使得 准确控制节点的空间位置变得困难
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电磁炉的电路图
H树图
• 仅对二叉树有较好的效果
缩进图
• 快速并易于实现 • 可以使用纯文本（或HTML） • 浏览大数据时需要很多滚动操作 • 容易失去上下文
Flare软件包的子目录结构
/jheer/files/zoo/
聚类树
家狗的不同物种 的单倍体基因序 列的比较分析
– 通过这样的绘制顺序可以保证结构相同的子树拥有 相同的表示——因为每个子树的绘制过程都不会受 到子树外元素的影响。
Reingold-Tilford树算法
• 尽可能紧致地包装子树
– 对于每一个节点，计算其左子树的右轮廓与右子树 的左轮廓，并调整左右子树的位置直至两者刚好错 开一个预先设定的阈值r为止。
清华大学“大数据”系列课程
层次数据可视化
计算机系 胡事民
大纲
• 层次数据 • 层次数据的可视化
– 节点链接法及其应用 – 空间填充法及其应用 – 混合型
层次数据
• 层次数据着重表现个体之间的层次关系
– 自然世界和社会关系中的包含和从属关系 – 组织信息
• 文件列表 • 物种发展 – 逻辑承接关系 • 决策树
– 树图(Treemap) – Voronoi树图
• 混合型
Jürgensmann和Schulz对树结构可视化技术进行了总结和分类，并制作了海报。他们采用的分类思路与上面介绍的基 本一致：显性，隐性与混合三种。显性方法基本等同于节点链接法，而隐性方法则对应空间填充法。在此基础上，
根据空间维度（二维或三维）及布局方法（正交、径向、自由布局）做了更进一步分类。这样的层层分类本身也是 一个层次结构，可采用空间填充方法进行可视化。作品赢得了2010年IEEE InfoVis会议的最佳海报奖，其后又演化成 在线互动版()
– 自底向上递归计算 – 对于每个父节点，确保子树已完全绘制 – 尽可能紧致地包装子树 – 将父节点放在子树的中心位置
Reingold-Tilford树算法
• 自底向上递归计算：
– 对树进行后序遍历 • 这样对于父节点，在遍历到的时候可以确保其 左右子树都已经布局完毕。
• 对于每个父节点，确保子树已完全绘制
三维树（Cone-Tree）
George Robertson, Jock D. Mackinlay, Stuart Card. Cone Trees: Animated 3D Visualizations of Hierarchical Information. In Proceedings of the ACM CHI 91 Human Factors in Computing Systems Conference, pages 189-- 194, April 28 - June 5, 1991, New Orleans, Louisiana, June 1991. Association for Computing Machinery
根
的连接数量，成为该节点深度
– 相同深度节点数，成为该层的广度
分支点
有向图
无向图
加权图
非连通图
顶点的度
回路
无回路图
无回路连通图 （树）
具有根结点 的树
节点的深度
层次数据的可视化
层次数据的可视化
• 节点链接法(Structure-clarity)
– 节点链接树 – 双曲树 – 三维树
• 空间填充法(space-efficiency)
我们通过分类来理解事物，层次结构是我们认知行为的基础 ——Peter Morville
公 司 组 织 结 构 图
六大计算机公司的组织结构图，生动地反映了独特的企业文化：亚马逊有严格的等级制度；谷歌也
有清晰等级，但部门之间相互交错，由google的三驾马车CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）、
数据来源：/tree/
图片来源：/~yifanhu/TOL/
思维导图
图论基础——树 vs. 图
•图
–图G由一个顶点（或节点）集合V和一个边集合E组成 –每条边exy=(x, y)连接图G的两个顶点x, y – 例如：V={1,2,3,4}, E={(1,2),(1,3),(2,3),(3,4),(4,1)}
印 欧 语 系
冰柱图
• 常用于聚类分析，展现层次聚类结果
https:///jheer/files/zoo/ex/hierarchies/icicle.png
正交布局的一般实现
• 简单的递归实现
– 根据树的深度将空间沿纵轴平均分成等高的区域。 每个区域对应树的一层。树中相同深度的节点属于 同一层。
节点与链接的布局
• 正交布局
– 电路图(circuits) – 缩进图(indent) – 聚类树(dendrogram) – 冰柱图(icicle)
• 径向布局（辐射型）
– 径向布局图(Radial layout) – 双曲树(Hyperbolic tree)
• 自由布局
dendrogram Radial
力导向布局（Force-Directed Graph）
• 用于绘制大型且无显著拓扑关系的图。 • 力？
– 否则会有大量节点堆积在画布边缘 – 因而通常情况下这一方法只支持2-3代的绘制
双曲树示例
节点-链接图的问题
• 节点数随着深度增加呈几何级数增长 • 解决方案——交互
– 使用变形（焦点技术） – 对节点进行过滤（简要表现上下文） – 被用户选中的节点所在的子树被放大，而其它节点则用
尽量简略的方式显示，甚至相互重叠，减少他们占用的 空间，从而提高整体的空间利用效率。
你选择的主料或者主食显示在中间，作 为树的根。然后在它的四周放射状的排 放与之最搭配的食物。他们和主食之间 用漂亮简洁的弧线相连，就好比树上伸 出的枝桠。整个空间又按照食物的类别 划分成不同的区域，比如，肉类，酱料， 蔬菜，面食，等等。每个区域里显示的 是某个类别中最搭的两种食物。你也可 以点击放大，只显示某一类中所有可以 搭配的食物。
三维树（Cone-Tree）
• 基本思想：
– 在布局中增加一个维度 – 保留了自顶向下的特性 – 更接近中心的节点更容易被注意到 – 父节点与子节点呈圆锥状排布 – 兄弟节点落在同一个平面上。
三维树（Cone-Tree）：分析
• 优点：
– 空间利用更加充分 – 可以使用平滑的动画让用户捕捉到变化 – 美即正义
Kerstin Lindblad-Toh et al. Nature 438, 803-819 (8 December 2005)
/?p=951
美 国 铁 路 的 兼 并
美国曾经也是个大量依赖铁路货运的国家。货运公司遍布全国。但是近50年来，这 些公司互相兼并。上面的可视化来自财富杂志的美术总监Nicolas Rapp的文章The Battle of The Rails。他用这样一个类似树状的结构很清晰的展示了铁路公司兼并的 历史。在80年代，这许多公司在大量的兼并之后，只剩下屈指可数的7家。而现在上 图中用红线标出区区四家占了全国铁路货运的九成。
Google联合创始人拉里·佩奇（Larry Page）和塞吉·布林（Sergey Brin）共同领导；Facebook像一张
分布式网络；微软各自占山为王，且相互竞争，但其实应该更接近于Apple的情况，即以扎克伯格
为核心；苹果是各小团队相互平等灵活作战，但乔布斯的作用非常明显；甲骨文法务部门远大于工
– 根据叶节点的数量，将对应的区域沿横轴平均分成 等宽的区域。
– 将节点布置在每个区域的中心。 – 在节点和它的父节点之间连线。
Reingold-Tilford树算法
• 标准：
– 所有节点按照在树中的层次进行分层绘制 – 避免边相交 – 相似的子树用相似（或镜像）进行表达 – 表达紧凑
• 基本方法：
– 连接顶点的边的个数成为该顶点的度
图论基础——树 vs. 图
•树
– 连通的无环图称为树
– 除根之外，度＝1的顶点称为叶子，度＞1的顶点称为分 支点或者内点
– 根节点没有父节点，其余都有
叶子
一个与之相连的父节点
– 每个节点可以有若干子节点，
同层同父节点的节点称为兄弟节点
– 从根节点到某个特定节点之间
• 随后将父节点放在左右子树的中心位置 • 可以推广至多叉树
Reingold-Tilford树生成
径向布局
• 更加合理地利用空间 • 根节点位于圆心，不同层次的节点被放置在半
径不同的同心圆上 • 节点到圆心的距离对应于它的深度 • 满足树结构节点数量随层次而增加的特点
– 与正交分布在每一层上对于空间的分割类似，一个 同心圆被划分为不同区间，分别对应于该层不同的 节点。由于同心圆的周长随着半径增长，越深的层 就有越多的空间来放置节点。满足了树里面节点数 量随着层次而增加的特点
径向布局
• Radial
/demo
Flare
软 件 包 的 目 录 结 构
/jheer/files/zoo/
食物搭配图
https:///en/explore/
什么食物一起吃最搭呢？比如，北京烤 鸭配啥比较好吃呢？是 专门提供这样信息的网站。为了让用户 能更方便的找到想要的搭配，他们采用 了可视化的方法，把事物之间的搭配关 系用互动的树图来表示。
国 内 版
家谱树
• GeneaQuilts家谱树
希腊神话中众神的家谱（局部），其中字母 F表示一个由父母（在字母F之上的黑色圆点） 和家子庭女。（在字母F之下的黑色圆点）组成的AW.aBtseozne.rGiaennoesa, QP.uDiltrsa:gAiceSvyisct,eJm.-Dfo.rFEexkpeltoe,riJn.gBLaaer,gBe.
Genealogies
H树图
• 仅对二叉树有较好的效果
缩进图
• 快速并易于实现 • 可以使用纯文本（或HTML） • 浏览大数据时需要很多滚动操作 • 容易失去上下文
Flare软件包的子目录结构
/jheer/files/zoo/
聚类树
家狗的不同物种 的单倍体基因序 列的比较分析
– 通过这样的绘制顺序可以保证结构相同的子树拥有 相同的表示——因为每个子树的绘制过程都不会受 到子树外元素的影响。
Reingold-Tilford树算法
• 尽可能紧致地包装子树
– 对于每一个节点，计算其左子树的右轮廓与右子树 的左轮廓，并调整左右子树的位置直至两者刚好错 开一个预先设定的阈值r为止。
清华大学“大数据”系列课程
层次数据可视化
计算机系 胡事民
大纲
• 层次数据 • 层次数据的可视化
– 节点链接法及其应用 – 空间填充法及其应用 – 混合型
层次数据
• 层次数据着重表现个体之间的层次关系
– 自然世界和社会关系中的包含和从属关系 – 组织信息
• 文件列表 • 物种发展 – 逻辑承接关系 • 决策树
– 树图(Treemap) – Voronoi树图
• 混合型
Jürgensmann和Schulz对树结构可视化技术进行了总结和分类，并制作了海报。他们采用的分类思路与上面介绍的基 本一致：显性，隐性与混合三种。显性方法基本等同于节点链接法，而隐性方法则对应空间填充法。在此基础上，
根据空间维度（二维或三维）及布局方法（正交、径向、自由布局）做了更进一步分类。这样的层层分类本身也是 一个层次结构，可采用空间填充方法进行可视化。作品赢得了2010年IEEE InfoVis会议的最佳海报奖，其后又演化成 在线互动版()
– 自底向上递归计算 – 对于每个父节点，确保子树已完全绘制 – 尽可能紧致地包装子树 – 将父节点放在子树的中心位置
Reingold-Tilford树算法
• 自底向上递归计算：
– 对树进行后序遍历 • 这样对于父节点，在遍历到的时候可以确保其 左右子树都已经布局完毕。
• 对于每个父节点，确保子树已完全绘制
三维树（Cone-Tree）
George Robertson, Jock D. Mackinlay, Stuart Card. Cone Trees: Animated 3D Visualizations of Hierarchical Information. In Proceedings of the ACM CHI 91 Human Factors in Computing Systems Conference, pages 189-- 194, April 28 - June 5, 1991, New Orleans, Louisiana, June 1991. Association for Computing Machinery
根
的连接数量，成为该节点深度
– 相同深度节点数，成为该层的广度
分支点
有向图
无向图
加权图
非连通图
顶点的度
回路
无回路图
无回路连通图 （树）
具有根结点 的树
节点的深度
层次数据的可视化
层次数据的可视化
• 节点链接法(Structure-clarity)
– 节点链接树 – 双曲树 – 三维树
• 空间填充法(space-efficiency)
我们通过分类来理解事物，层次结构是我们认知行为的基础 ——Peter Morville
公 司 组 织 结 构 图
六大计算机公司的组织结构图，生动地反映了独特的企业文化：亚马逊有严格的等级制度；谷歌也
有清晰等级，但部门之间相互交错，由google的三驾马车CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）、
数据来源：/tree/
图片来源：/~yifanhu/TOL/
思维导图
图论基础——树 vs. 图
•图
–图G由一个顶点（或节点）集合V和一个边集合E组成 –每条边exy=(x, y)连接图G的两个顶点x, y – 例如：V={1,2,3,4}, E={(1,2),(1,3),(2,3),(3,4),(4,1)}
印 欧 语 系
冰柱图
• 常用于聚类分析，展现层次聚类结果
https:///jheer/files/zoo/ex/hierarchies/icicle.png
正交布局的一般实现
• 简单的递归实现
– 根据树的深度将空间沿纵轴平均分成等高的区域。 每个区域对应树的一层。树中相同深度的节点属于 同一层。
节点与链接的布局
• 正交布局
– 电路图(circuits) – 缩进图(indent) – 聚类树(dendrogram) – 冰柱图(icicle)
• 径向布局（辐射型）
– 径向布局图(Radial layout) – 双曲树(Hyperbolic tree)
• 自由布局
dendrogram Radial
力导向布局（Force-Directed Graph）
• 用于绘制大型且无显著拓扑关系的图。 • 力？
– 否则会有大量节点堆积在画布边缘 – 因而通常情况下这一方法只支持2-3代的绘制
双曲树示例
节点-链接图的问题
• 节点数随着深度增加呈几何级数增长 • 解决方案——交互
– 使用变形（焦点技术） – 对节点进行过滤（简要表现上下文） – 被用户选中的节点所在的子树被放大，而其它节点则用
尽量简略的方式显示，甚至相互重叠，减少他们占用的 空间，从而提高整体的空间利用效率。
你选择的主料或者主食显示在中间，作 为树的根。然后在它的四周放射状的排 放与之最搭配的食物。他们和主食之间 用漂亮简洁的弧线相连，就好比树上伸 出的枝桠。整个空间又按照食物的类别 划分成不同的区域，比如，肉类，酱料， 蔬菜，面食，等等。每个区域里显示的 是某个类别中最搭的两种食物。你也可 以点击放大，只显示某一类中所有可以 搭配的食物。
三维树（Cone-Tree）
• 基本思想：
– 在布局中增加一个维度 – 保留了自顶向下的特性 – 更接近中心的节点更容易被注意到 – 父节点与子节点呈圆锥状排布 – 兄弟节点落在同一个平面上。
三维树（Cone-Tree）：分析
• 优点：
– 空间利用更加充分 – 可以使用平滑的动画让用户捕捉到变化 – 美即正义
Kerstin Lindblad-Toh et al. Nature 438, 803-819 (8 December 2005)
/?p=951
美 国 铁 路 的 兼 并
美国曾经也是个大量依赖铁路货运的国家。货运公司遍布全国。但是近50年来，这 些公司互相兼并。上面的可视化来自财富杂志的美术总监Nicolas Rapp的文章The Battle of The Rails。他用这样一个类似树状的结构很清晰的展示了铁路公司兼并的 历史。在80年代，这许多公司在大量的兼并之后，只剩下屈指可数的7家。而现在上 图中用红线标出区区四家占了全国铁路货运的九成。
Google联合创始人拉里·佩奇（Larry Page）和塞吉·布林（Sergey Brin）共同领导；Facebook像一张
分布式网络；微软各自占山为王，且相互竞争，但其实应该更接近于Apple的情况，即以扎克伯格
为核心；苹果是各小团队相互平等灵活作战，但乔布斯的作用非常明显；甲骨文法务部门远大于工
– 根据叶节点的数量，将对应的区域沿横轴平均分成 等宽的区域。
– 将节点布置在每个区域的中心。 – 在节点和它的父节点之间连线。
Reingold-Tilford树算法
• 标准：
– 所有节点按照在树中的层次进行分层绘制 – 避免边相交 – 相似的子树用相似（或镜像）进行表达 – 表达紧凑
• 基本方法：
– 连接顶点的边的个数成为该顶点的度
图论基础——树 vs. 图
•树
– 连通的无环图称为树
– 除根之外，度＝1的顶点称为叶子，度＞1的顶点称为分 支点或者内点
– 根节点没有父节点，其余都有
叶子
一个与之相连的父节点
– 每个节点可以有若干子节点，
同层同父节点的节点称为兄弟节点
– 从根节点到某个特定节点之间
• 随后将父节点放在左右子树的中心位置 • 可以推广至多叉树
Reingold-Tilford树生成
径向布局
• 更加合理地利用空间 • 根节点位于圆心，不同层次的节点被放置在半
径不同的同心圆上 • 节点到圆心的距离对应于它的深度 • 满足树结构节点数量随层次而增加的特点
– 与正交分布在每一层上对于空间的分割类似，一个 同心圆被划分为不同区间，分别对应于该层不同的 节点。由于同心圆的周长随着半径增长，越深的层 就有越多的空间来放置节点。满足了树里面节点数 量随着层次而增加的特点
径向布局
• Radial
/demo
Flare
软 件 包 的 目 录 结 构
/jheer/files/zoo/
食物搭配图
https:///en/explore/
什么食物一起吃最搭呢？比如，北京烤 鸭配啥比较好吃呢？是 专门提供这样信息的网站。为了让用户 能更方便的找到想要的搭配，他们采用 了可视化的方法，把事物之间的搭配关 系用互动的树图来表示。
国 内 版
家谱树
• GeneaQuilts家谱树
希腊神话中众神的家谱（局部），其中字母 F表示一个由父母（在字母F之上的黑色圆点） 和家子庭女。（在字母F之下的黑色圆点）组成的AW.aBtseozne.rGiaennoesa, QP.uDiltrsa:gAiceSvyisct,eJm.-Dfo.rFEexkpeltoe,riJn.gBLaaer,gBe.
Genealogies