03 数据可视化的世界非常广阔，除了已提到的类型，还有许多更细分或前沿的可视化形式。

十五、机器学习与数据科学专用图表

1. 特征重要性图（Feature Importance Plot）

   • 用途：展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。
   • 示例：随机森林模型中影响房价预测的关键因素。

2. 混淆矩阵热力图（Confusion Matrix Heatmap）

   • 用途：分类模型性能评估，显示预测结果与真实标签的对比。
   • 示例：疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。

3. 学习曲线（Learning Curve）

   • 用途：分析模型训练过程中训练集与验证集的表现变化。
   • 示例：判断模型是否过拟合或欠拟合。

4. SHAP值图（SHAP Summary Plot）

   • 用途：解释复杂模型（如XGBoost、神经网络）的预测逻辑。
   • 示例：单个患者的医疗风险预测中各特征的影响方向。

十六、时间与周期数据分析

1. 日历热力图（Calendar Heatmap）

   • 用途：按日历格式展示时间序列数据（如每日活跃用户）。
   • 示例：一年内健身房会员到访频率分布。

2. 周期图（Circular Plot）

   • 用途：环形布局显示周期性数据（如24小时交通流量）。
   • 示例：共享单车使用时间的昼夜模式。

3. 螺旋图（Spiral Plot）

   • 用途：将长时间序列数据以螺旋形式可视化，突出周期性。
   • 示例：全球气温变化的年际波动（百年尺度）。

十七、极坐标与径向可视化

1. 极区图（Polar Area Diagram）

   • 用途：类似饼图但用半径长度表示数值，适合周期性数据。
   • 示例：不同风向的风速分布（类似雷达图但面积可变）。

2. 径向柱状图（Radial Bar Chart）

   • 用途：环形排列的柱状图，视觉冲击力强但需谨慎解读。
   • 示例：24小时内不同时段的网站访问量。

3. 径向树图（Radial Tree）

   • 用途：树状结构以圆心向外辐射展开，适合层次关系展示。
   • 示例：公司组织架构的环形可视化。

十八、动态与交互增强图表

1. 刷选联动（Brush & Link）

   • 用途：在多个图表间通过刷选操作联动高亮数据子集。
   • 示例：地图中选择区域后，散点图同步显示该区域数据点。

2. 渐进式渲染（Progressive Rendering）

   • 用途：大数据量下逐批加载数据，避免卡顿。
   • 示例：百万级数据点的实时股票交易可视化。

3. 虚拟现实（VR）可视化

   • 用途：沉浸式探索三维或高维数据（如分子结构、天文数据）。
   • 工具：Unity + VR设备、WebXR。

十九、生物与医学领域

1. 基因组浏览器（Genome Browser）

   • 用途：展示基因序列、变异位点及注释信息。
   • 示例：人类染色体特定区段的基因表达数据。

2. 生存曲线（Kaplan-Meier Curve）

   • 用途：医学研究中分析患者生存率随时间的变化。
   • 示例：不同治疗方案下癌症患者的生存周期对比。

3. 脑网络连接图（Brain Connectome）

   • 用途：神经科学中显示脑区之间的功能或结构连接。
   • 工具：D3.js、Python的Nilearn库。

二十、物理学与工程领域

1. 相图（Phase Diagram）

   • 用途：展示物质在不同温度、压力下的状态变化。
   • 示例：水的固-液-气相变边界可视化。

2. 有限元分析结果图（FEA Visualization）

   • 用途：工程中显示应力、应变或温度分布的仿真结果。
   • 工具：ParaView、ANSYS。

3. 粒子轨迹图（Particle Trajectory）

   • 用途：模拟粒子在电磁场或流体中的运动路径。
   • 示例：核磁共振成像中的质子运动模拟。

二十一、艺术与叙事驱动图表

1. 数据漫画（Data Comics）

   • 用途：用漫画分镜形式讲述数据背后的故事。
   • 示例：气候变化对极地动物影响的图文叙事。

2. 数据雕塑（Data Sculpture）

   • 用途：将数据转化为实体三维艺术品（如3D打印）。
   • 示例：人口密度数据生成的立体地形模型。

3. 动态诗歌（Generative Poetry）

   • 用途：用算法将数据转化为诗歌或歌词。
   • 示例：社交媒体情绪分析生成的即兴诗歌。

二十二、特殊数据结构可视化

1. 图数据库可视化（Graph Database Visualization）

   • 用途：展示Neo4j等图数据库中的节点与关系。
   • 工具：Neo4j Bloom、Gephi。

2. JSON/XML树结构可视化

   • 用途：以可折叠树形式呈现嵌套数据格式。
   • 示例：API返回的JSON数据结构解析。

3. 哈希表或二叉搜索树动画

   • 用途：教学演示数据结构操作过程（如插入、删除）。
   • 工具：Algorithm Visualizer、Manim（数学动画引擎）。

如何持续扩展可视化知识？

1. 关注前沿工具：如Observable HQ、Deck.gl（地理空间三维）。
2. 学习领域案例：
   • 气候科学：台风路径动画、碳足迹流图。
   • 新闻媒体：《华盛顿邮报》的选举地图交互设计。
3. 参与社区：Kaggle的可视化竞赛、Tableau Public作品库。