kde | Ant Design Charts

概述

核密度估计（Kernel Density Estimation，简称 KDE）是一种非参数统计方法，用于估计随机变量的概率密度函数。在 Ant Design Charts 中，KDE 数据转换可以对指定的数据进行核密度算法处理，生成概率密度函数（PDF）数据，底层使用开源库 pdfast，该库使用三角形核函数，优化为 O(N + K) 时间复杂度。

在数据处理后，数据会增加两个字段（默认为 y 和 size），均为数组类型，用于表示密度分布的点和对应的密度值。

使用场景

密度图（Density Plot）：展示数据分布的连续估计，比直方图更平滑地展示数据分布。
小提琴图（Violin Plot）：结合箱线图和密度图的特点，既可以展示数据的分布形状，又能显示关键统计信息。
多组数据分布比较：通过 groupBy 参数，可以同时展示和比较多个分组的数据分布情况。
平滑的数据可视化：当需要对离散数据点进行平滑处理，展示其整体趋势和分布时。
不同坐标系下的密度分析：可以在直角坐标系或极坐标系中应用，创建不同视角的数据分布可视化。

配置项

属性	描述	类型	默认值	必选
field	进行核密度算法的数据字段	`string`	-	是
groupBy	对数据进行分组的分组字段，可以指定多个	`string[]`	-	是
as	进行 KDE 处理之后，存储的字段	`[string, string]`	`['y', 'size']`	否
min	指定处理范围的最小值	`number`	数据最小值	否
max	指定处理范围的最大值	`number`	数据最大值	否
size	算法最终生成数据的条数，值越大密度曲线越精细	`number`	`10`	否
width	确定一个元素左右影响多少点，类似于 bandWidth，值越大曲线越平滑	`number`	`2`	否

复杂类型说明

as：指定 KDE 处理后生成的两个字段名，第一个字段存储 x 值（即数据点的位置），第二个字段存储 y 值（即对应的密度值）。这两个字段都是数组类型，长度由 size 参数决定。

参数调整效果

size：该参数决定了生成的密度曲线的精细程度。值越大，生成的点越多，密度曲线越精细。在示例中可以看到从默认的 10 增加到 20 或 30 的效果。
width：该参数控制密度曲线的平滑程度，类似于核密度估计中的带宽参数。值越大，曲线越平滑，但可能会丢失一些细节。

示例

基础密度图

下面的示例展示了如何创建基本的密度图，展示不同物种的数据分布：

{
  "tooltip": false
}

在这个示例中，我们将 size 参数设置为 20，比默认值 10 更大，从而获得更精细的密度曲线。

极坐标系中的小提琴图

在极坐标系中使用 KDE 可以创建环形的小提琴图，为数据分布可视化提供新的视角：

{
  "autoFit": true,
  "coordinate": {
    "type": "polar"
  },
  "children": [
    {
      "type": "density",
      "data": {
        "transform": [
          {
            "type": "kde",
            "field": "y",
            "groupBy": [
              "x",
              "species"
            ]
          }
        ]
      },
      "encode": {
        "x": "x",
        "y": "y",
        "series": "species",
        "color": "species",
        "size": "size"
      },
      "tooltip": false
    },
    {
      "type": "boxplot",
      "encode": {
        "x": "x",
        "y": "y",
        "series": "species",
        "color": "species",
        "shape": "violin"
      },
      "style": {
        "opacity": 0.5,
        "strokeOpacity": 0.5,
        "point": false
      }
    }
  ]
}

这个示例展示了如何将 KDE 与箱线图结合使用，创建小提琴图。在极坐标系中，小提琴图呈环形分布，提供了不同的视角来观察数据分布。

自定义参数的密度图

通过调整 KDE 的参数，可以控制密度估计的平滑程度和精度：

{
  "tooltip": false
}

这个示例展示了如何自定义 KDE 的各种参数：

size: 30 - 增加采样点数量，获得更精细的密度曲线
width: 3 - 增加带宽，使曲线更平滑
min: 0 和 max: 8 - 指定处理范围的最小值和最大值
as: ['density_x', 'density_y'] - 自定义输出字段名

这些参数的调整可以帮助你获得更精细或更平滑的密度曲线，根据实际需求进行调整。

总结

KDE 数据转换是 Ant Design Charts 中一个强大的工具，可以帮助你创建各种密度相关的可视化，如密度图和小提琴图。通过调整其参数，你可以控制密度曲线的精细度和平滑度，以满足不同的可视化需求。

在不同的坐标系中使用 KDE，可以为数据分布提供不同的视角。结合其他图表类型，如箱线图，可以创建更丰富的数据可视化。

更多的案例，可以查看图表示例 - 小提琴图页面。