在数据可视化中涉及到了很多的图形，这些图形都是需要我们了解的，我们只有了解了这些图形才能够在表达数据的时候多一些选择且让表达更加清晰明了。在这篇文章中我们给大家介绍一下数据可视化中常用的图形的另一部分，希望这篇文章能够帮助到大家。
首先我们给大家介绍一下饼图，饼图的本质仍是柱状图，只不过饼图一般用来表示各个类别的比例，而不是绝对的数值，用角度来映射大小。值得一提的是，因为一个圆饼只有360度，如果类别太多了，这个饼会被切割得非常细，不利于阅读。所以说，还是建议在这种情况下使用柱状图。
然后我们给大家说一下圆环图，圆环图的本质就是饼图，只不过把实心圆换成了空心的圆环；如果清一色的饼图太过单调，可以考虑换个环形图。
接着我们给大家说一下马赛克图，马赛克图比较复杂，与柱状图相比，它的分类变量就多了几个，而且还能实现交叉映射，所以比柱状图更抽象，更细化。一般来说，马赛克图隐含着大量的数据信息。继续观察，我们将发现更多有趣的信息。而扩展的马赛克图添加了颜色和阴影来表示拟合模型的残差值。
接着我们说一下sunburst chart，sunburst chart看起来跟饼图比较像，但比饼图更复杂得多。它从中心向外辐射，每辐射一层就细分一层，用来表示多个变量多层之间的比例关系。
而直方图也是一个十分常见的图，直方图看起来跟柱状图很像，但其实本质并不一样。直方图用来表征一个数值型变量的分布，具体来说就是把这个连续型变量划分成多个区间，然后统计各个区间的频数。直方图横轴是数值型变量本身的值，纵轴是频数。
下面我们给大家介绍一下概率密度曲线图概率密度曲线图本质与直方图类似，不过纵轴不是频数而是频率。正如折线图和面积图一样，概率密度曲线图也可自由选择要不要面积投影。
最后我们说一下雷达图，很多游戏中的人物能力极向对比就是以雷达图表示的。柱状图一般是一个分类型变量不同类别间的比较，雷达图可以是多个数值不在同一个scale之下；更具体地说，柱状图一般是横向比较，雷达图既可以多个观测之间的纵向比较，也可以是一个观测在不同变量间的横向比较。
在这篇文章中我们给大家介绍了数据可视化常用图形的另一部分内容，其实这些图形都是十分常见的，多学习一些图形肯定没有坏处，这样也能够让我们在从事数据分析工作中表达数据时多了一些选择。最后祝愿大家能够更好掌握和领会数据可视化。
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