[번역] Fundamentals of Data Visualization - 3 Coordinate systems and axes

원문 Fundamentals of Data Visualization

3 Coordinate systems and axes

어떤 형태의 데이터 시각화를 하려면 위치 스케일(position scales)을 정의해야 합니다. 위치 스케일은 그래프에서 다양한 데이터 값이 위치할 위치를 결정합니다.

3.1 Cartesian coordinates

데이터 시각화에서 가장 널리 사용되는 좌표 시스템은 2차원 데카르트 좌표계입니다. 이 좌표계에서는 각 위치가 x 값과 y 값에 의해 고유하게 지정됩니다. x축과 y축은 서로 직교하며, 데이터 값은 두 축 모두에서 일정한 간격으로 배치됩니다.

3.2 Nonlinear axes

데카르트 좌표계에서는 축을 따라 그리드 라인이 데이터 단위와 시각화된 결과에서 모두 균등하게 간격을 두고 있습니다. 이러한 좌표계의 위치 스케일을 선형이라고 합니다. 선형 스케일은 일반적으로 데이터의 정확한 표현을 제공하지만, 비선형 스케일이 선호되는 상황도 있습니다. 비선형 스케일에서는 데이터 단위에서의 균등한 간격이 시각화에서 균등하지 않은 간격에 대응하거나, 반대로 시각화에서의 균등한 간격이 데이터 단위에서 균등하지 않은 간격에 대응합니다.

3.3 Coordinate systems with curved axes

극좌표계는 주기적 성격을 가진 데이터에 유용할 수 있습니다. 이는 스케일의 한쪽 끝에 있는 데이터 값이 스케일의 다른 쪽 끝에 있는 데이터 값과 논리적으로 연결될 수 있는 경우입니다. 예를 들어, 한 해의 날짜를 생각해 보세요. 12월 31일은 한 해의 마지막 날이지만, 동시에 다음 해의 첫날인 1월 1일 바로 전날이기도 합니다. 한 해 동안 어떤 양이 어떻게 변화하는지를 보여주고자 할 때, 각도 좌표로 각 날짜를 지정하는 극좌표계를 사용하는 것이 적절할 수 있습니다.

이 그림에서는 극좌표계를 사용하여 미국의 네 개 지역의 일별 기온 평균값을 보여줍니다. 중심점으로부터의 방사형 거리는 화씨로 표시된 일별 기온을 나타내며, 연중 날짜는 시계 반대 방향으로 배치되어 6시 방향에서 1월 1일이 시작됩니다.