
【计】 chart dimension
chart; diagram; graph; schematics
【计】 chart; chart sheet; charting; graph table; map table
【医】 graph
【经】 charts; diagram; graphs; illustrations
dimension
【计】 dimensionality; number of dimensions
在汉英词典框架下,"图表维数"(chart/graph dimensionality)指代数据可视化中图形元素所承载的独立变量数量。根据《牛津计算机科学词典》的定义,维数表征了数据集在坐标系中的自由度,例如二维折线图包含横纵坐标两个独立变量,三维散点图则增加深度变量。
该术语的数学表达可描述为: $$ mathit{Dim}(G) = n quad text{当且仅当} quad exists {x_1,x_2,...,x_n} in mathbb{R}^n $$ 其中n代表坐标轴的独立参数数量。《IEEE数据可视化标准手册》指出,工业领域超过86%的可视化项目采用2-3维设计,这平衡了人类认知负荷与信息承载能力。
典型应用包括:
需要注意的是,增加维度可能引发视觉混淆,《数据可视化原理》(Wiley出版社)建议通过颜色编码、动态交互等技术辅助高维数据解读。现代工具如Tableau和Matplotlib均提供维度控制功能,允许用户在2D投影与3D渲染间灵活切换。
"图表维数"这一表述在数学或数据可视化领域并非标准术语,但可以结合"维数"的核心概念和图表特性进行解释:
维数(维度)指描述对象所需的独立参数数量。例如:
在数据可视化中,"图表维数"通常指图表中展示的数据维度数量,具体可分为两类:
向量的维数指其分量的数量(如$(a,b,c)$为三维向量)。在图表中,若用向量表示数据点,其维数对应数据属性的数量。例如:
在理论物理或高阶数学模型(如弦论)中,可能存在10维、11维等概念,但这类高维通常无法直接通过传统图表呈现,需借助数学抽象或降维技术(如主成分分析)可视化。
"图表维数"需结合上下文理解:
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