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数据空间#xff1a;连续或分类
数据可以被划分为两个主要的数据空间#xff1a;连续数据和分类数据。这两种数据空间有不同的特点和适用的分析方法。
连续数据#xff08;Continuous Data#xff09;#xff1a;
连续数据是指可以在某个范…将数据空间映射到颜色空间。
数据空间连续或分类
数据可以被划分为两个主要的数据空间连续数据和分类数据。这两种数据空间有不同的特点和适用的分析方法。
连续数据Continuous Data
连续数据是指可以在某个范围内取任何数值的数据。在连续数据空间中数据点之间存在无限多的可能值因此数据可以在小数点后面取任何值。连续数据通常以实数包括小数和分数的形式表示。 一些例子包括
身高 体重 温度 时间 在连续数据的分析中我们通常会计算均值、标准差、相关系数等统计指标。连续数据的可视化方法包括直方图、箱线图、散点图等。
分类数据Categorical Data
分类数据是指被分为不同类别或群组的数据。分类数据通常表示为标签或名称而不是数值。分类数据的类别之间没有数值关系而是用于标识不同的类别。 分类数据又可以细分为名义数据和序数数据
名义数据表示不同的类别但没有顺序关系如性别、国家等。 序数数据表示不同的类别并且具有一定的顺序关系如教育程度、情感程度等。 在分类数据的分析中我们通常会计算频数、百分比并绘制条形图、饼图、有序条形图等。
色彩空间Munsell、RGB、HSV
Munsell 色彩空间 Munsell 色彩空间是一种基于色调Hue、明度Value和色度Chroma的颜色表示方法。它是一种人类感知更接近的色彩表示方式更加符合人眼对颜色的感知特性。在 Munsell 色彩空间中色调表示颜色的基本色调属性明度表示颜色的明暗程度色度表示颜色的鲜艳程度。Munsell 色彩空间是一个圆柱体模型可以通过坐标表示颜色。然而Munsell 色彩空间不常用于计算机图形学等领域主要用于色彩研究和艺术领域。
RGB 色彩空间 RGB 色彩空间是基于红色Red、绿色Green和蓝色Blue三个基本色光的叠加来表示颜色。在计算机图形学、数码摄影和显示器中广泛使用。在 RGB 色彩空间中每个颜色可以通过三个分量的数值来表示。例如白色由红、绿、蓝三个分量的最大值构成黑色由三个分量的最小值构成。RGB 色彩空间的优点是适用广泛且直观但它不一定能够完全准确地表示人类感知的颜色。
HSV 色彩空间 HSV 色彩空间是基于色调Hue、饱和度Saturation和明度Value的颜色表示方法。HSV 色彩空间将颜色的属性分成了颜色的基本属性色调、颜色的纯度程度饱和度以及颜色的明暗程度明度。HSV 色彩空间对于颜色的调整和选择更加直观比如在图像编辑软件中进行颜色的调整时常常使用 HSV 色彩空间。
对于连续数据
顺序
将数值比例映射到颜色空间的轴之一例如色调
颜色渐变的变化。
对于分类数据
定性
为每个类别分配独特的颜色。
