Введение. Визуализация графиков — это подобласть визуализации информации, которая помогает пользователям получить представление о данных путем отображения элементов и взаимосвязей. Он широко используется для представления реляционных данных, таких как блок-схемы, социальные сети, Интернет и белковые сети. Эта статья ссылается на две академические статьи по визуализации графов [1][2] и кратко знакомит с историей, предпосылками, возможностями и проблемами визуализации графов.
G6 - Профессиональный движок визуализации графиков. Сделайте реляционные данные простыми и прозрачными и дайте пользователям представление.
Официальный сайт G6:Нажмите TV.Alibaba.com/this-talent/a6/3. …. Добро пожаловать, чтобы обратить внимание.
Гитхаб:github.com/antvis/g6. Добро пожаловать в Стар.
Что такое «картинка»?
Китайское слово «граф» относится к картинкам и изображениям в традиционном познании людей, в то время как «граф» в теории графов и визуализации, «График», имеет более точное позиционирование: состав объектов и отношений. Это даже не ограничивается зрением, данные предметов и отношений также можно назвать графами. При визуальном представлении, то есть графической визуализации, обычно имеют место следующие выражения:
Рисунок 1 (слева) Дуговая диаграмма Дуговая диаграмма. (Посередине) Матрица смежности Матрица смежности. (Справа) Точечно-линейная диаграмма Node-Link Diagram.
Приведенные выше три изображения имеют свои варианты в разных сценах из-за разных основных стилей и макетов. Например, вариант дуговой диаграммы — хордовая диаграмма (слева на рис. 2), а вариант точечной диаграммы — радиальное дерево (справа на рис. 2).
Рисунок 2 (слева) Диаграмма хорды Диаграмма хорды. (Справа) Радиальное дерево Диаграмма дерева излучения.
Сегодня граф нашёл широкое применение в различных областях, и его происхождение имеет таинственный оттенок...
Происхождение рис.
Кажется, за единственные год и четыре месяца правления этого фараона игровая жизнь народа была очень счастливой.
Рисунок 3. Игра Морриса. «Книга игр» 13 века.
В те древние времена люди, вероятно, думали о фигуре только как об «интересной», и ее мощное научное значение так и не было обнаружено. До 1736 года великий математик и физик - Леонгард·Эйлер👇:
опубликовал знаменитыйСемь мостов КенигсбергаДиссертация. В статье EULER решил проблему трассировки пути, семи мостовой проблемы, используя идею графов. Это отмечает переход от ранней графики к современной графике.
Однако диаграмма Эйлера больше похожа на «картину (художника души)», чем на «картину», распространенную в наше время (см. рис. 4 слева). 150 лет спустя, в 1892 году, Болл 👇:
Этот математик еще и юрист, а искусства и науки действительно не разделяют!
В его книге по математике «картинка» Эйлера впервые была показана абстрактно [4], выраженная в виде точечной диаграммы (см. рис. 4 справа).
Рисунок 4. График задачи семи мостов: (слева) рисунок Эйлера в его статье. (Справа) Абстрактная версия Болла, 1892 г.
Типичные сценарии применения
Визуализация фигур применяется во многих областях. Слои файлов в обычной компьютерной системе могут быть представлены в виде древовидной карты, а древовидная диаграмма представляет собой особую форму рисунка. Когда пользователь исследует иерархию файлов, пользователь отражается в древовидной карте, можно передать «Шуй (сторона)».
В биологии и химии графы применяются к деревьям развития, эволюционным деревьям, атомным картам, картам генов, картам биохимических путей, функциям белков и т. д. (Шок: эволюция видов, загадки генов — все это в великолепной графической визуализации!)
Рисунок 5 (слева) Биологическое эволюционное дерево. Из: Биология, 8 класс, том 2, раздел 7: Непрерывность и развитие жизни в биосфере. (Справа) Схематическая диаграмма молекулярной структуры ДНК. Выдержки из: High School Biology 2 Genetics and Evolution Human Education Edition. Международный консорциум по секвенированию генома курицы (какая загадочная организация) обнаружил, что гены человека и курицы на 60% схожи.
Другие области применения включают ориентированные структуры данных, системы реального времени, диаграммы потоков данных, диаграммы вызовов подпрограмм, общие реляционные диаграммы (такие как UML и структуры баз данных), семантические веб-графы и графы знаний, принципиальные схемы и многое другое. Важно отметить, что информация не всегда иерархична, и методы работы с графами должны уметь работать с более обобщенными графами, а не только с деревьями.
Рисунок 6 (слева) Простая блок-схема. (Средняя) UML-диаграмма. (справа) Принципиальная схема.
Графики могут быть мощными инструментами визуализации по нескольким причинам:
- Граф — это очень простая модель, которую можно применять во многих областях..任何含有内部关系的数据都可以被建模成为图。如：万维网（World-Wide Web）—— 节点代表了网页，边代表了网页之间的超级链接。另外还有很多关于人际关系、物种树、计算机文件系统等例子。
- Граф — это абстрактное понятие с конкретным определением.. После сотен лет разработки теория графов имеет очень прочную основу и мощный набор независимых от предметной области алгоритмов, которые могут эффективно обрабатывать графы.
- Люди обладают мощными возможностями обработки изображений. В качестве инструмента визуализации графики могут изменить характер задачи, предоставляя дополнительную помощь памяти. Информация может быть непосредственно воспринята и использована без явной интерпретации и формулировки.
- Для графов и других часто используемых принципов визуального дизайна, таких как оценка, сходство, закрытый тип, непрерывность, симметрия, относительный размер и т. д., Палмер и Рок [7] считали, что использование ребер для соединения различных графических элементов может более четко выразить элементы. отношения между. С этого момента, когда пользователи пытаются визуально исследовать данные с внутренними отношениями, они будут находить графики лучше, чем другие визуальные представления.
Основные проблемы и задачи графов
В качестве подобласти визуализации информации визуализация графа часто включает представление узлов, соединений и исследование визуальных представлений, чтобы помочь пользователям понять общую или локальную исходную структуру данных. Это сложная область, включающая информатику, физику, семиотику, графический дизайн, таксономию, искусство. В то же время это усложняет анализ реляционных данных.
1. Масштаб графика
При визуализации графиков основной проблемой является масштаб графика. Крупномасштабный график, принесенный эпохой больших данных, может привести к следующим трудностям:
- Алгоритмическая сложность: Масштаб графика является фатальной проблемой для алгоритма в некоторых сценариях. Поскольку большинство графовых алгоритмов являются NP-сложными или NP-трудными. В результате некоторые алгоритмы компоновки вообще не работают на крупномасштабных графах. Даже если временная сложность алгоритма допустима, длительное время обработки также затрудняет визуализацию графа для обеспечения интерактивной производительности в реальном времени.
-
показать замешательство: По мере роста размера данных соответствующий график станет все более загробным и запутанным визуально, и для пользователя будет сложнее анализировать узлы и ребра. В некоторых случаях количество данных может быть настолько большим, что он превышает пиксели дисплея.
Рис. 7 Объем данных огромен, а обзор серьезно загроможден. Называется Шарик для волос.
-
удобочитаемость: Даже если размер графика допустим в пространстве окна просмотра экрана, как эффективно донести информацию до пользователя по-прежнему сложно, поскольку человеческое восприятие часто работает только с мелкомасштабными графиками. Гонием [5] и др. продемонстрировали, что графы точек и линий плохо справляются с простыми задачами, такими как «нахождение узла или ребра между двумя точками», даже при размере графа всего 50 узлов. Как показано ниже:
Рис. 8 Визуализация графа с 50 узлами и 400 ребрами. [5]
- Перейдите, чтобы изучить: привычное восприятие людьми подробной информации и глобального контекста в реальном мире. Однако при визуальной навигации и исследовании огромного информационного пространства вы столкнетесь с проблемой невозможности отображения крупномасштабных пространственных данных на маленьком экране. Как перемещаться по крупномасштабному графику, не теряя никакой информации, также является проблемой.
2. Сложность структуры данных
Помимо масштаба графика, еще одной проблемой является сложность структуры данных. Многие элементы данных могут содержать более трех атрибутов. Например, в социальной сети Facebook узлы объединяют людей с ребрами, а ребра представляют собой межличностные связи. Информация, переносимая узлом, может включать возраст, пол и личность. Существует также множество различных категорий границ, таких как отношения с коллегами, отношения с одноклассниками, семейные отношения и так далее. На данный момент задача состоит в том, как выразить всю информацию одновременно естественным образом. Наиболее распространенным решением является использование визуальных подсказок. Например цвет👇,форма👇,прозрачность👇и т. д. отображать различные свойства.
.
.
Фиг.9 с использованием различных атрибутов идентифицирует элементы визуальных подсказок.
Однако визуальное сопоставление может привести к другой проблеме: как лучше всего сопоставить различные атрибуты? Из-за ограничений системы восприятия человека некоторые визуальные каналы могут быть более выразительными. Например, размер и длина лучше подходят для эффективного представления количественных данных, но не для дискретных, пронумерованных данных. Использование цвета относительно более различимо для этого типа данных. До сих пор неясно, как оптимизировать визуальный канал для эффективной доставки информации пользователям.
Конечная цель визуализации графика — помочь пользователям понять и проанализировать данные.Разные макеты вызывают у пользователей разные чувства, например два метода рисования одного и того же графика, показанные на рисунке ниже. Единственная разница между двумя фигурами — кривизна краев, но они подчеркивают разные пути. С этой точки зрения эффективность визуализации графов является огромной проблемой для исследователей.
Рис. 10 Различные визуализации одного и того же графика подчеркивают разные пути. [6]
заключительные замечания
Визуализация графиков — инструмент исследования реляционных данных, который может быть крутым, строгим, коннотативным, нишевым и инклюзивным. Проблемы, с которыми он сталкивается, — это одновременно проблемы и возможности. Как междисциплинарная область, визуализация графов требует участия и совместного построения из большего числа отраслей. (Визуализация схемы построения, отношений с тобой, со мной и с ним.)
Хотите увидеть больше визуализации карты мало знаний, устойчивое внимание «Визуализация графика · Цвет» О!
G6 - Профессиональный движок визуализации графиков. Сделайте реляционные данные простыми и прозрачными и дайте пользователям представление.
Официальный сайт G6:Нажмите TV.Alibaba.com/this-talent/a6/3. …. Добро пожаловать, чтобы обратить внимание.
Гитхаб:github.com/antvis/g6. Добро пожаловать в Стар.
использованная литература
[1] Herman, Ivan, Guy Melançon, and M. Scott Marshall. "Graph visualization and navigation in information visualization: A survey." IEEE Transactions on visualization and computer graphics 6.1 (2000): 24-43.
[2] Weiwei Cui. "A Survey on Graph Visualization"
[3] Parker, Henry. "An Account of the Aborigines and of Part of the Early Civilization." London: Luzac and Co (1909).
[4] Ball, Walter William Rouse. Mathematical recreations and essays. Macmillan, 1914.
[5] Ghoniem, Mohammad, Jean-Daniel Fekete, and Philippe Castagliola. "On the readability of graphs using node-link and matrix-based representations: a controlled experiment and statistical analysis." Information Visualization 4.2 (2005): 114-135.
[6] Ware, Colin. "The visual representation of information structures." International Symposium on Graph Drawing. Springer, Berlin, Heidelberg, 2000.
[7] Palmer, Stephen, and Irvin Rock. "Rethinking perceptual organization: The role of uniform connectedness." Psychonomic bulletin & review 1.1 (1994): 29-55.