23-3 Diverging Scales

让数据在色彩空间中脱颖而出

23-3 发散尺 度 将连续的定量域映射到一个连续的、固定的插补器。发散尺度是彩色尺度的一种，它将连续的定量域映射到一个连续的、固定的插补器。发散尺度通常用于表示连续的数据，如温度、海拔或人口密度。发散尺度的特点是，它在数据的中值处使用一种颜色，然后在数据的中值两侧使用不同的颜色。这使得发散尺度能够很好地显示数据的差异，并使数据中的模式和趋势更易于识别。

发散尺度有许多不同的类型，每种类型都有自己的优点和缺点。最常见的发散尺度包括：

• 顺序发散尺度 ：顺序发散尺度使用一种颜色来表示数据的中值，然后在数据的中值两侧使用两种不同的颜色。顺序发散尺度非常适合表示连续的数据，如温度、海拔或人口密度。
• 发散发散尺度 ：发散发散尺度使用两种不同的颜色来表示数据的中值，然后在数据的中值两侧使用更多的颜色。发散发散尺度非常适合表示离散的数据，如性别或宗教信仰。
• 连续发散尺度 ：连续发散尺度使用一种颜色来表示数据的中值，然后在数据的中值两侧使用连续的颜色变化。连续发散尺度非常适合表示连续的数据，如温度、海拔或人口密度。

发散尺度的选择取决于数据的类型和所要传达的信息。在选择发散尺度时，应考虑以下几个因素：

• 数据的类型 ：发散尺度的类型应与数据的类型相匹配。顺序发散尺度适合表示连续的数据，发散发散尺度适合表示离散的数据，连续发散尺度适合表示连续的数据。
• 所要传达的信息 ：发散尺度应能够有效地传达所要传达的信息。如果要显示数据的差异，则应使用顺序发散尺度或连续发散尺度。如果要显示数据的分类，则应使用发散发散尺度。
• 受众 ：发散尺度的选择还应考虑受众。如果受众对数据可视化不熟悉，则应使用简单、易于理解的发散尺度。如果受众对数据可视化比较熟悉，则可以使用更复杂的发散尺度。

发散尺度是数据可视化中非常重要的一种工具。通过正确选择发散尺度，可以有效地传达数据中的信息，并使数据中的模式和趋势更易于识别。