2020-04-27 12:38:41

docs/24.md

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 图 20.4：图 20.3 的色觉缺陷模拟。由于使用了不同的点形状，即使是完全去饱和的灰度版本也很清晰。
 
-更改点的形状是散点图的简单策略，但它不一定适用于其他类型的图。在折线图中，我们可以更改线型（实线，虚线，点虚线等，另请参见图 2.1 ），但使用虚线或点虚线通常会产生次优结果。特别是，虚线或点虚线通常看起来不太好，除非它们完全笔直或仅轻微弯曲，并且在任何一种情况下它们都会产生视觉噪音。此外，从绘图到图例匹配不同类型的虚线或点划线图案，经常需要大量的精力。那么我们如何处理可视化，如图 20.5 ，它使用线条来显示四个不同主要科技公司的股价随时间的变化？
+更改点的形状是散点图的简单策略，但它不一定适用于其他类型的图。在折线图中，我们可以更改线型（实线，虚线，点虚线等，另请参见图 2.1 ），但使用虚线或点虚线通常会产生次优结果。特别是，虚线或点虚线通常看起来不太好，除非它们完全笔直或仅轻微弯曲，并且在任何一种情况下它们都会产生视觉噪音。此外，从绘图到图例匹配不同类型的虚线或点划线图案，经常需要大量的精力。那么我们如何处理可视化，如图 20.5 ，它使用线条来显示四个不同主要科技公司的随时间变化的股票价格？
 
 ![](img/4bb1f3fd1084c397035127fff222f3fa.jpg)
 
-图 20.5：四家主要科技公司的股价随时间变化。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。这个数字被标记为“不好”，因为需要相当大的精力，才能将图例中的公司名称与数据曲线相匹配。数据来源：雅虎财经
+图 20.5：四家主要科技公司的随时间变化的股票价格。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。这个数字被标记为“不好”，因为需要相当大的精力，才能将图例中的公司名称与数据曲线相匹配。数据来源：雅虎财经
 
 该图包含四条线，代表四家不同公司的股票价格。这些线条采用色觉缺陷友好的颜色刻度进行颜色编码。因此，将每条线与相应的公司相关联应该是相对直接的。但事实并非如此。这里的问题是数据线具有清晰的视觉顺序。代表 Facebook 的黄线显然是最高的线，代表 Apple 的黑线显然是最低的，其中 Alphabet 和 Microsoft 介于此之间。然而，图例中四家公司的顺序是 Alphabet，Apple，Facebook，Microsoft（字母顺序）。因此，数据线的感知顺序不同于图例中的公司顺序，并且将数据线与公司名称匹配需要花费大量精力。
 
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 ![](img/9940959651d4ef3565baa42af035b30f.jpg)
 
-图 20.6：四家主要科技公司的股价随时间的变化。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。数据来源：雅虎财经
+图 20.6：四家主要科技公司的随时间变化的股票价格。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。数据来源：雅虎财经
 
 如果数据中有清晰的视觉顺序，请确保在图例中与其匹配。
 
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 ![](img/84e4b8c9d79f48386a788e3be7bb17be.jpg)
 
-图 20.8：四家主要科技公司的股价随时间的变化。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。数据来源：雅虎财经
+图 20.8：四家主要科技公司的随时间变化的股票价格。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。数据来源：雅虎财经
 
 只要有可能，设计您的图表，使他们不需要图例。
 

docs/26.md

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 ![](img/6242b71901efdc537bd6b60c368d6974.jpg)
 
-图 22.4：四家主要科技公司的股价随时间的变化。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。这个图形是第 20 章 20.6 的略微修改版本。这里，表示时间的 *x* 轴没有标题。从上下文可以清楚地看出，2013 年，2014 年等数字是指年份。
+图 22.4：四家主要科技公司的随时间变化的股票价格。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。这个图形是第 20 章 20.6 的略微修改版本。这里，表示时间的 *x* 轴没有标题。从上下文可以清楚地看出，2013 年，2014 年等数字是指年份。
 
 但是，在省略轴或图例标题时我们必须要小心，因为很容易误判上下文中的内容和不明显的内容。我经常看到大众媒体中的图表，以一种让我感到不舒服的程度省略轴标题。例如，一些出版物可能会产生一个图形，例如图 22.5 ，假设轴的含义在图表标题和副标题中清晰可见（这里：“四个主要科技公司的随时间变化的股票价格”和“2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100”）。我不同意上下文明确定义轴的观点。因为标题通常不包括诸如“*x* / *y* 轴显示”之类的单词，所以总是需要一定量的猜测来解释该图。根据我自己的经验，轴没有正确标记的图形往往会让我感到不安 - 即使我 95% 确定我明白所展示的内容，我也不会 100% 肯定。作为一般原则，我认为让读者猜出你的意思是一种不好的做法。你为什么要对读者产生一种不确定感？
 
 ![](img/f314ecdfcd25b4ebb0c8523cc1ead771.jpg)
 
-图 22.5：四家主要科技公司的股价随时间的变化。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。图 22.4 的这个变体被标记为“不好”，因为 *y* 轴现在没有标题，或者 *y* 轴上显示的值代表什么，从上下文中不是立即显而易见的。
+图 22.5：四家主要科技公司的随时间变化的股票价格。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。图 22.4 的这个变体被标记为“不好”，因为 *y* 轴现在没有标题，或者 *y* 轴上显示的值代表什么，从上下文中不是立即显而易见的。
 
 另一方面，我们可能过度标注。如果图例列出了四家知名公司的名称，则图例标题“公司”是多余的，并没有添加任何有用的东西（图 22.6 ）。同样地，即使我们通常应该报告所有定量变量的单位，如果 *x* 轴显示近几年，将其标题设为“时间（年份 AD）”是笨拙的（图 22.6）。
 
 ![](img/c66f463634165f7e8d486ce6d6bc0d99.jpg)
 
-图 22.6：四家主要科技公司的股价随时间的变化。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。图 22.4 的这个变体被标记为“丑陋”，因为它是过度标记的。特别地，为 *x* 轴上的值提供单位（“年份 AD”）是笨拙的。
+图 22.6：四家主要科技公司的随时间变化的股票价格。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。图 22.4 的这个变体被标记为“丑陋”，因为它是过度标记的。特别地，为 *x* 轴上的值提供单位（“年份 AD”）是笨拙的。
 
 最后，在某些情况下，不仅可以省略轴标题而且可以省略整个轴。饼图通常没有明确的轴（例如，图 10.1），树形图也没有（图 11.4）。如果图的含义清楚，则可以显示没有一个或两个轴的马赛克图或条形图（图 11.3 和 6.10）。省略带有轴刻度和刻度标签的显式轴向读者发出信号，表明图的定性特征比特定数据值更重要。
 

docs/27.md

@@ -52,7 +52,7 @@ R 软件 ggplot2 推广了一种风格，在灰色背景上使用相当突出的
 
 ![](img/60714a756abe6972b7984c1793e9934d.jpg)
 
-图 23.7：四家主要科技公司的股价随时间的变化。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。这个图形模仿了 ggplot2 的默认外观，灰色背景上有白色的主要和次要网格线。在这个特定的例子中，我认为网格线压倒了数据线，结果是一个不均衡的图形，并没有充分强调数据。数据来源：雅虎财经
+图 23.7：四家主要科技公司的随时间变化的股票价格。 2012 年 6 月，每家公司的股票价格已经标准化为 100。这个图形模仿了 ggplot2 的默认外观，灰色背景上有白色的主要和次要网格线。在这个特定的例子中，我认为网格线压倒了数据线，结果是一个不均衡的图形，并没有充分强调数据。数据来源：雅虎财经
 
 赞成灰色背景的论据包括它（i）帮助将绘图视为单个视觉实体，以及（ii）防止绘图在周围的黑暗文本中显示为白色框（Wickham 2016）。我完全同意第一点，这就是我在图 23.6 中使用灰色背景的原因。对于第二点，我要提醒一下，文本的感知暗度将取决于字体大小，字体和行间距，并且图形的感知暗度将取决于所用墨水的绝对量和颜色，包括所有数据墨水。以密集的 10 号 Times New Roman 排版的科学纸张，看起来比行间距为 1.5，以 14 号 Palatino 排版的咖啡桌书本要深一些。同样，五个黄点的散点图看起来要比 10,000 个黑点的散点图浅得多。如果要使用灰色图形背景，请考虑图形前景的颜色强度，以及图形周围文本的预期布局和排版，并相应地调整背景灰色的选择。否则，可能会发生这样的情况：您的图形最终会在周围较浅的文本中突出显示为深色盒子。此外，请记住，用于绘制数据的颜色需要配合灰色背景。我们倾向于在不同背景下不同地感知颜色，并且灰色背景需要比白色背景需要更暗且更饱和的前景色。