# 25 避免使用线条图

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尽可能使用纯色的形状来显示数据，而不是使用勾勒出这些形状的线条。实体形状更容易被视为连贯的对象，不太可能产生视觉伪像或视错觉，并且比轮廓更容易传递数量。根据我的经验，使用实体形状的可视化比使用线条图的等效版本更清晰，更令人愉悦。因此，我尽可能避免使用线条图。但是，我想强调的是，这一建议并未取代比例墨水原理（第 [17](proportional-ink.html#proportional-ink) 章节）。

线条图在数据可视化领域有着悠久的历史，因为在 20 世纪的大部分时间里，科学可视化都是手工绘制的，必须以黑白再现。这排除了使用填充纯色的区域，包括实心灰度填充。相反，有时通过应用填充，交叉影线或点画模式来模拟填充区域。早期绘图软件模仿手绘模拟，同样广泛使用线条图，虚线或虚线图案和阴影线。虽然现代可视化工具和现代复制和发布平台没有先前的限制，但许多绘图应用程序仍默认为轮廓和空形状而不是填充区域。为了提高你对这个问题的认识，我将在这里向你展示几个用线条和填充形状绘制的相同图形的例子。

在直方图和条形图中可以看到最常见且同时最不合适地使用线条图。将条形绘制为轮廓的问题在于，任何给定线的哪一侧在条形内部以及哪一侧在外部并不是立即显而易见的。因此，特别是当条形之间存在间隙时，我们最终会产生一种令人困惑的视觉模式，这会损害图形的主要信息（图 25.1 ）。用浅色填充条形，或者如果不能进行颜色再现，则用灰色填充，避免了这个问题（图 25.2 ）。

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图 25.1：使用空杆绘制的泰坦尼克号乘客年龄的直方图。空条形成一个令人困惑的视觉模式。在直方图的中心，很难分辨出哪些部分位于条形图内部以及哪些部分位于外部。

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图 25.2：图 25.1 的相同直方图，现在用实心条绘制。在该图的变形中，年龄分布的形状更容易辨别。

接下来，我们来看看老派的密度情节。我正在显示三种虹膜的萼片长度分布的密度估计值，完全用黑白绘制为线条图（图 25.3 ）。分布仅通过它们的轮廓显示，并且因为图形是黑白的，我们使用不同的线条样式来区分它们。这个数字有两个主要问题。首先，虚线样式不能在曲线下方的区域与其上方的区域之间提供清晰的分离。虽然我们的视觉系统非常擅长将各个线条元素连接成一条连续的线条，但虚线看起来仍然是多孔的，并不能作为封闭区域的强大边界。其次，因为线相交并且它们所包围的区域没有阴影，所以难以从六个不同的形状轮廓中分割出不同的密度。如果我对所有三个分布使用实线而不是虚线，这种效果会更强。

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图 25.3：三种不同虹膜物种萼片长度的密度估计值。用于变色和弗吉尼亚的虚线样式减损了曲线下方的区域与它们上方的区域不同的感觉。

我们可以尝试通过使用彩色线而不是虚线来解决多孔边界的问题（图 25.4 ）。然而，所得图中的密度区域仍然几乎没有视觉存在。总的来说，我发现填充区域的版本（图 25.5 ）最清晰直观。然而，重要的是使填充区域部分透明，以便可以看到每个物种的完整分布。

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图 25.4：三种不同虹膜种的萼片长度的密度估计。通过使用实线，彩色线条，我们解决了图 25.3 的问题，即线条下方和上方的区域似乎是连通的。但是，我们仍然不了解每条曲线下面积的大小。

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图 25.5：三种不同虹膜物种的萼片长度的密度估计值，显示为部分透明的阴影区域。

当不同的点类型绘制为空心圆，三角形，十字形等时，线图也会出现在散点图的上下文中。例如，请考虑图 25.6 。该图包含许多视觉噪声，并且不同的点类型彼此之间没有很强的分离。用纯色的形状绘制相同的图形解决了这个问题（图 25.7 ）。

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图 25.6：城市燃油经济性与发动机排量的关系，适用于带前轮驱动（FWD），后轮驱动（RWD）和全轮驱动（4WD）的汽车。不同的点样式，所有黑白线条画符号，都会产生大量的视觉噪音，并且难以阅读图形。

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图 25.7：城市燃油经济性与发动机排量。通过对不同的传动系变型使用不同的颜色和不同的实心形状，该图清楚地分离了传动系变体，同时在需要时保持灰度可重现。

我非常喜欢固定点而非开放点，因为固体点具有更多的视觉存在。我有时听到支持开放点的论点是它们有助于过度绘图，因为每个点中间的空白区域允许我们看到可能位于其下方的其他点。在我看来，能够看到过分点的好处通常不会超过开放符号增加的视觉噪音的损害。还有其他处理过度绘图的方法，请参阅章节 [18](overlapping-points.html#overlapping-points) 获取一些建议。

最后，让我们考虑一下箱形图。箱形图通常用空框绘制，如图 25.8 。我更喜欢盒子的浅色阴影，如图 25.9 。阴影将图框与图背景分离得更清楚，特别是当我们显示彼此相邻的多个箱图时，如图 25.8 和 25.9 的情况]。在图 25.8 中，大量的盒子和线条可以再次创造出盒子外面的背景区域的幻觉实际上在其他形状的内部，就像我们在图 25.1 中看到的那样。 ]。图 25.9 中消除了这个问题。我有时听到过这样的批评：阴影框的内部给中心 50％的数据带来了太多的重量，但我不买这个论点。箱形图，阴影框是否固有，给予中心 50％的数据权重而不是其他数据。如果您不想强调这一点，那么请不要使用箱线图。相反，使用小提琴图，抖动点或新浪图（章 [9](boxplots-violins.html#boxplots-violins) ）。

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图 25。8：2016 年内布拉斯加州林肯市的日平均温度分布。箱子采用传统方式绘制，没有阴影。

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图 25。9：2016 年内布拉斯加州林肯市的日平均温度分布。通过给出浅灰色阴影框，我们可以使它们在背景中更加突出。