
矩阵可视化是主要的关系(或网络)数据可视化技术之一。如果其布局能够揭示底层的数据拓扑结构,则最为有效。不同的矩阵排序算法带来不同的视觉模式,它们的可信赖性和可解释性是个值得研究的问题。 该工作[1]介绍了一种可视化分析系统来帮助新手、网络分析师和算法设计人员打开排序算法黑匣子,从而帮助用户更好地了解复杂的重排序过程,进而支持数据和重排序算法的见解。
除了传统的桌面显示环境,研究者们也在思考用其它的显示设备和更自然的交互方式设计可视化。这篇工作[1]将可被检测位置的移动设备和大屏幕结合起来支持图可视化的交互和分析;作者设计了一套全面的交互模型支持对图的交互、分析任务,包括选择、展示细节、焦点转换、交互式透镜、数据编辑等。 继续阅读 »
Reactive Vega [1],是一种可视化领域专用,比D3更为高级的语法。它支持用户通过简洁的json,快速地定义交互式数据可视化。举个例子,图1-1绘制了一个散点图(如图1-3)。如果想在散点图中添加pan事件,可以通过signals关键词图1-2,定义事件以及事件触发时,相关数据的转化方式。相比于D3,在这里我们不需要定义事件的回调函数。这是因为Reactive Vega将事件当作数据流进行处理。当事件触发时,它会根据signals中定义的规则,重新计算相关的数据,并根据新的数据,重绘视图。
采用Reactive Vega定义交互式可视化,相当的简单方便。但是,它隐藏了数据具体的转化方式。同时,陈述式的语法形式模糊了数据之间的逻辑关系。这就导致Reactive Vega的调试,非常麻烦。常用的调试方法,比如断点查看,栈追踪等,在这里都发挥不了作用。为此,Hoffswell等人针对这种陈述式语法,提出了新的可视调试工具。
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