Python資料可視化2.5 感覺與表達方法

<b>2.5　感覺與表達方法</b>

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以前，資料大小和種類不會帶來很大的挑戰；是以，感覺和分析資料是直接的。如今，在衆多領域都存在着大量資料，用資料可視化可以完成與資料的感覺和互動，這能夠為人類提供有價值的幫助。人為因素顯著幫助整個可視化過程，來完成了解資料和幫助決策的任務。

可視化技術能被分為兩塊：

科學可視化：這涉及科學資料有一個固有的物質實體

資訊可視化：這涉及抽象資料（空間或非空間）

大多數可視化系統被設計為可以人機合作，每一個都能完成下面的任務：

視覺展示資料來提高資料分析

視覺展示模型、資料的闡釋、想法、假設和觀點

通過發現他們假設的支援性或對立性證據，幫助使用者改善模型

幫助使用者組織和分享他們的想法

融入視覺感覺的新見解是從除資訊可視化以外其他各種學科的研究中提出的，比如人為因素和人機互動。視覺可視化的優勢是我們處理可視化資訊比口頭資訊更快。在20世紀20年代的德國，第一批研究過知覺組織的心理學家創立了格式塔學派。

感覺格式塔原理

格式塔一詞是指“整體組織”或逐一識别總體中各部分的不同特征。例如，可以通過描述一棵樹的不同部分來诠釋樹的含義，比如，樹幹、葉子、樹枝和果實（在一些情況下）。然而，當我們觀察一整棵樹時，往往察覺到的是整體而不是局部。在這個例子中，對象是整棵樹。

格式塔感覺的原則如下：

接近性：聚集在一起或彼此連接配接的對象被視為一組，逐一減少處理更小範圍對象的需要。

類似性：共享相似屬性、顔色或形狀的對象被視為一組。

共性：當接近性和相似性都到位時，會發生一個變化。然後他們會改變組别。

好的連續性：一部分和整體一種重要，這意味着如果有中斷，就會改變感覺閱讀。下圖中，我們感覺到兩條線而不是四條線在中間相交：

閉包：即使一個形狀的部分邊界缺失，我們仍能看到被邊界完整包圍的形狀并忽略這個空白。

了解這些原則對建立任何可視化方法非常有幫助。

讓我們進一步舉例闡述。接近性是指将看起來相似的形狀分到一組的可視化方法。這樣一個組通常被視為一個單獨的單元。例如，下圖展示了如何區分接近性：