Есть ли название для этого графика - своего рода нечто среднее между круговой диаграммой и графиком Мекко

Есть ли название для такого рода диаграммы ниже (получено от Министерства бизнеса, инноваций и занятости Новой Зеландии , на которого я работаю, но не участвовал в создании этого графика)? Он состоит из прямоугольников, в которых площадь пропорциональна переменной, и напоминает нечто среднее между круговой диаграммой, мозаичной диаграммой и диаграммой Мекко. Возможно, это ближе всего к сюжету Мекко, но есть осложнение, что мы работаем не с колонками, а с более сложной головоломкой.

Оригинал выглядит немного лучше, поскольку между прямоугольниками для каждого региона есть белые границы.

Удивительно, но на самом деле это кажется мне не слишком плохой статистической графикой, хотя ее можно было бы улучшить за счет лучшего использования цветового сопоставления с чем-то значимым. « Нью-Йорк Таймс» использовала мощную интерактивную версию, показывающую бюджет США на 2011 год .

Интересная задача состоит в том, чтобы придумать автоматический алгоритм для его отрисовки и сделать его разумным. Прямоугольники должны иметь разные пропорции в пределах допустимого диапазона.

Думаю, это древовидная карта ( http://en.wikipedia.org/wiki/Treemapping ).

Есть несколько пакетов, например, в R, которые создают древовидные карты. Один из пакетов называется treemap, а другой - портфолио. Например, Натан Яу предлагает учебное пособие о том, как создать древовидную карту с использованием R ( http://flowingdata.com/2010/02/11/an-easy-way-to-make-a-treemap/ ).

Вопрос в названии, но насколько хорошо это работает, также открыто для обсуждения.

Вот нечто гораздо более прозаичное в качестве альтернативы, горизонтальная гистограмма.

То, что мы могли бы сделать с таким графиком, варьируется от некоторого понимания общей схемы до некоторого изучения отдельных случаев (как насчет залива Хоука и так далее). Я бы сказал, что и то, и другое проще с гистограммой. Мелкие детали в том, что я использую строчные буквы в названиях и именах, где это легко, и не повторяю знак%. Я грубо имитировал цветовое кодирование, не выясняя, что это значит, так что это так же ясно или неясно, как и то, что вы скопировали.

Я полагаю, что некоторая привлекательность древовидных карт заключается в их относительной новизне. Они могут работать так же хорошо или лучше, чем гистограммы, если существуют десятки имен, которые можно распределить по двумерной области, а не перечислить в длинном столбце. Но для 15 или около того имен, на мой взгляд, гистограмма остается сильным конкурентом.

Я счастлив с любым, кто предпочитает (Кливленд) точечный график здесь. Вертикальная гистограмма столкнулась бы с трудностью удобного размещения названий регионов. (Просто представьте, что нужно повернуть этот график, чтобы увидеть это.) Мне тоже нравится идея давать числа, хотя консерваторы не любят смешивать идеи графиков и таблиц.

График был нарисован в Stata.

Изменить / дополнение

С тех пор я обнаружил, что пакет treemap дает намного лучший результат, чем функция map.market (), упомянутая (и адаптированная) ниже; но я оставлю свой ответ по историческим причинам.

Оригинальный ответ

Спасибо за ответы. Опираясь на непрерывный канал передачи данных, предоставляемый @JTT, но не желая настраивать вручную в Illustrator или Inkscape просто для того, чтобы получить разумную графику, я настроил функцию map.market () в пакете портфолио Джеффа Эноса и Дэвида Кейна, чтобы сделать его более удобным. пользовательские метки различаются по размеру прямоугольника и избегают красно-зеленых контрастов. Пример использования:

library(portfolio)
library(extrafont)
data(dow.jan.2005)

with(dow.jan.2005, 
    treemap(id    = symbol,
        area  = price,
        group = sector,
        color = 100 * month.ret,
        labsc = .12,  # user-chosen scaling of labels 
        fontfamily="Comic Sans MS")
    )

Что бы это ни стоило, я также согласен с @NickCox, что в примере в моем исходном вопросе точечный график лучше. Ниже приведен код моей адаптированной функции treemap ().

treemap <- function (id, area, group, color, scale = NULL, lab = c(group = TRUE, 
    id = FALSE), low="red", middle="grey60", high="blue", main = "Map of the Market", labsc = c(.5, 1), print = TRUE, ...) 
{
    # Adapted by Peter Ellis from map.market() by Jeff Enos and David Kane in the portfolio package on CRAN
    # See map.market for the original helpfile.  The changes are:
    # 1. low, middle and high are user-set color ramp choices
    # 2. The font size now varies with the area of the rectangle being labelled; labsc is a scaling parameter to make it look ok.
    #    First element of labsc is scaling parameter for size of group labels.  Second element is scaling for id labels.
    # 3. ... extra arguments to be passed to gpar() when drawing labels; expected use is for fontfamily="whatever"
    require(portfolio)
    if (any(length(id) != length(area), length(id) != length(group), 
        length(id) != length(color))) {
        stop("id, area, group, and color must be the same length.")
    }
    if (length(lab) == 1) {
        lab[2] <- lab[1]
    }
    if (missing(id)) {
        id <- seq_along(area)
        lab["id"] <- FALSE
    }
    stopifnot(all(!is.na(id)))
    data <- data.frame(label = id, group, area, color)
    data <- data[order(data$area, decreasing = TRUE), ]
    na.idx <- which(is.na(data$area) | is.na(data$group) | is.na(data$color))
    if (length(na.idx)) {
        warning("Stocks with NAs for area, group, or color will not be shown")
        data <- data[-na.idx, ]
    }
    zero.area.idx <- which(data$area == 0)
    if (length(zero.area.idx)) {
        data <- data[-zero.area.idx, ]
    }
    if (nrow(data) == 0) {
        stop("No records to display")
    }
    data$color.orig <- data$color
    if (is.null(scale)) {
        data$color <- data$color * 1/max(abs(data$color))
    }
    else {
        data$color <- sapply(data$color, function(x) {
            if (x/scale > 1) 
                1
            else if (-1 > x/scale) 
                -1
            else x/scale
        })
    }
    data.by.group <- split(data, data$group, drop = TRUE)
    group.data <- lapply(data.by.group, function(x) {
        sum(x[, 3])
    })
    group.data <- data.frame(area = as.numeric(group.data), label = names(group.data))
    group.data <- group.data[order(group.data$area, decreasing = TRUE), 
        ]
    group.data$color <- rep(NULL, nrow(group.data))
    color.ramp.pos <- colorRamp(c(middle, high))
    color.ramp.neg <- colorRamp(c(middle, low))
    color.ramp.rgb <- function(x) {
        col.mat <- mapply(function(x) {
            if (x < 0) {
                color.ramp.neg(abs(x))
            }
            else {
                color.ramp.pos(abs(x))
            }
        }, x)
        mapply(rgb, col.mat[1, ], col.mat[2, ], col.mat[3, ], 
            max = 255)
    }
    add.viewport <- function(z, label, color, x.0, y.0, x.1, 
        y.1) {
        for (i in 1:length(label)) {
            if (is.null(color[i])) {
                filler <- gpar(col = "blue", fill = "transparent", 
                  cex = 1)
            }
            else {
                filler.col <- color.ramp.rgb(color[i])
                filler <- gpar(col = filler.col, fill = filler.col, 
                  cex = 0.6)
            }
            new.viewport <- viewport(x = x.0[i], y = y.0[i], 
                width = (x.1[i] - x.0[i]), height = (y.1[i] - 
                  y.0[i]), default.units = "npc", just = c("left", 
                  "bottom"), name = as.character(label[i]), clip = "on", 
                gp = filler)
            z <- append(z, list(new.viewport))
        }
        z
    }
    squarified.treemap <- function(z, x = 0, y = 0, w = 1, h = 1, 
        func = add.viewport, viewport.list) {
        cz <- cumsum(z$area)/sum(z$area)
        n <- which.min(abs(log(max(w/h, h/w) * sum(z$area) * 
            ((cz^2)/z$area))))
        more <- n < length(z$area)
        a <- c(0, cz[1:n])/cz[n]
        if (h > w) {
            viewport.list <- func(viewport.list, z$label[1:n], 
                z$color[1:n], x + w * a[1:(length(a) - 1)], rep(y, 
                  n), x + w * a[-1], rep(y + h * cz[n], n))
            if (more) {
                viewport.list <- Recall(z[-(1:n), ], x, y + h * 
                  cz[n], w, h * (1 - cz[n]), func, viewport.list)
            }
        }
        else {
            viewport.list <- func(viewport.list, z$label[1:n], 
                z$color[1:n], rep(x, n), y + h * a[1:(length(a) - 
                  1)], rep(x + w * cz[n], n), y + h * a[-1])
            if (more) {
                viewport.list <- Recall(z[-(1:n), ], x + w * 
                  cz[n], y, w * (1 - cz[n]), h, func, viewport.list)
            }
        }
        viewport.list
    }
    map.viewport <- viewport(x = 0.05, y = 0.05, width = 0.9, 
        height = 0.75, default.units = "npc", name = "MAP", just = c("left", 
            "bottom"))
    map.tree <- gTree(vp = map.viewport, name = "MAP", children = gList(rectGrob(gp = gpar(col = "dark grey"), 
        name = "background")))
    group.viewports <- squarified.treemap(z = group.data, viewport.list = list())
    for (i in 1:length(group.viewports)) {
        this.group <- data.by.group[[group.data$label[i]]]
        this.data <- data.frame(this.group$area, this.group$label, 
            this.group$color)
        names(this.data) <- c("area", "label", "color")
        stock.viewports <- squarified.treemap(z = this.data, 
            viewport.list = list())
        group.tree <- gTree(vp = group.viewports[[i]], name = group.data$label[i])
        for (s in 1:length(stock.viewports)) {
            stock.tree <- gTree(vp = stock.viewports[[s]], name = this.data$label[s], 
                children = gList(rectGrob(name = "color")))
            if (lab[2]) {
                stock.tree <- addGrob(stock.tree, textGrob(x = unit(1, 
                  "lines"), y = unit(1, "npc") - unit(1, "lines"), 
                  label = this.data$label[s], gp = gpar(col = "white", fontsize=this.data$area[s] * labsc[2], ...), 
                  name = "label", just = c("left", "top")))
            }
            group.tree <- addGrob(group.tree, stock.tree)
        }
        group.tree <- addGrob(group.tree, rectGrob(gp = gpar(col = "grey"), 
            name = "border"))
        if (lab[1]) {
            group.tree <- addGrob(group.tree, textGrob(label = group.data$label[i], 
                name = "label", gp = gpar(col = "white", fontsize=group.data$area[i] * labsc[1], ...)))
        }
        map.tree <- addGrob(map.tree, group.tree)
    }
    op <- options(digits = 1)
    top.viewport <- viewport(x = 0.05, y = 1, width = 0.9, height = 0.2, 
        default.units = "npc", name = "TOP", , just = c("left", 
            "top"))
    legend.ncols <- 51
    l.x <- (0:(legend.ncols - 1))/(legend.ncols)
    l.y <- unit(0.25, "npc")
    l.cols <- color.ramp.rgb(seq(-1, 1, by = 2/(legend.ncols - 
        1)))
    if (is.null(scale)) {
        l.end <- max(abs(data$color.orig))
    }
    else {
        l.end <- scale
    }
    top.list <- gList(textGrob(label = main, y = unit(0.7, "npc"), 
        just = c("center", "center"), gp = gpar(cex = 2, ...)), segmentsGrob(x0 = seq(0, 
        1, by = 0.25), y0 = unit(0.25, "npc"), x1 = seq(0, 1, 
        by = 0.25), y1 = unit(0.2, "npc")), rectGrob(x = l.x, 
        y = l.y, width = 1/legend.ncols, height = unit(1, "lines"), 
        just = c("left", "bottom"), gp = gpar(col = NA, fill = l.cols), 
        default.units = "npc"), textGrob(label = format(l.end * 
        seq(-1, 1, by = 0.5), trim = TRUE), x = seq(0, 1, by = 0.25), 
        y = 0.1, default.units = "npc", just = c("center", "center"), 
        gp = gpar(col = "black", cex = 0.8, fontface = "bold")))
    options(op)
    top.tree <- gTree(vp = top.viewport, name = "TOP", children = top.list)
    mapmarket <- gTree(name = "MAPMARKET", children = gList(rectGrob(gp = gpar(col = "dark grey", 
        fill = "dark grey"), name = "background"), top.tree, 
        map.tree))
    if (print) {
        grid.newpage()
        grid.draw(mapmarket)
    }
    invisible(mapmarket)
}

Это древовидная карта, вы можете легко это сделать с помощью Tableau 8 и бесплатного Tableau Public, см. Пример здесь: http://www.tableausoftware.com/new-features/new-view-types . Вы также можете увидеть @ этот URL, что Treemap можно комбинировать с гистограммой