上一章我们学习了如何用 Sparrow 和 AntV S2 去绘制表格，简单了解了一下我们分析任务中的数据。这一章我们将完成其中一个任务：揭露中世纪是一个压抑的时代，也就是去看看压抑的中世纪到底发生了什么？
本章我们先简单回顾一下之前学习的视觉编码理论，并且进行一些比较深入了解。这之后我们会用 Sparrow 基于提到的理论去完成相应的可视化，最后给大家介绍如何用信息图展示我们的结果。
# 视觉编码理论基础
- visual encodings 视觉编码是可视化设计的核心环节之一。
- 如何视觉编码？即让 mark 标记和控制其外观的 channel 视觉通道进行正交组合。
《Visualization Analysis & Design》中，作者专门使用一章节介绍 mark 和 channel ：mark 标记是描述项目或链接的「基本几何元素」，channel 通道控制 mark 的「外观」。下面我们就以这本书的内容作为理论指导，介绍如何设计更有效、更友好的可视化。
简单回顾一下 mark 标记的类型：点、线、面。channel 通道类型：位置、颜色、形状、角度、尺寸。
channel 通道的有效性取决于它的类型：在感知上「magnitude 程度」通道与「ordered 有序」数据很匹配，而「identity 特征」通道与「categorical 分类」数据很匹配。下图总结了 channel 的有效性排行情况。我们可以看到左列排名前几为：同比例尺的位置通道、不同比例尺的位置通道、长度、角度、面积等等，右列则是空间区域、色相、运动、形状。
上述 channel 的有效性排行还包括了5个维度的考虑：准确性、可辨别性、可分离性、凸显性和分组能力。我们进一步了解可视化设计还应该注意的维度：
- 准确性：Cleveland 和 McGill 提供了每种通道类型的感知准确性的排名（针对 magnitude 程度通道）：这个排名是和上面图的左列排名相对应。同为：同比例尺的位置通道、不同比例尺的位置通道、长度、角度、面积。Heer 和 Bostock 后来的工作发现长度和角度的准确性大致相等。
- 可辨别性：通道的程度差异是否是可感知的？如果程度差异很小，视觉上是很难区分差异的。因此应该确保该通道的每个 bin 是有区分度的分段。例如线的宽度：图下中用三个程度（500、250、100）来展示线宽度的分段范围。
- 可分离的：如下图所示，**左1图是一对完全可分离的通道：位置和色相。**我们可以很容易地看到点的位置分布及其颜色。左2图是大小和色相的组合。我们很容易根据圆的大小对其分类，但是色相在大小映射的混淆下不那么容易被区分。宽度和高度的组合衍生出了大小这个视觉通道，也变得更难被区分了。红色与绿色的组合则更甚。
- 凸显性：许多通道具备凸显性，包括（a）倾斜，（b）大小，（c）形状，（d）接近，和（e）阴影方向。(f) 平行线的效果没有前者们佳。
- 分组能力：如何设计才能展示分组的效果呢？
- 方式一：**使用链接型的 mark 标记。**containment 包含区的分组性高于 connection 连接线。
- 方式二：使用 identity 特征型通道。 identity 通道的感知分组不像使用 connection 或 containment 标记那样效果强烈，但好处是不会增加额外的杂乱。
- 方式三：使用“亲近性”原则进行分组。 即同组元素放置同一个区域里。
通过上述的知识，我们了解到了如何更有效地利用 channel 来展示可视化。但光是了解 mark 和 channel 还是不够的，设计还要从最根本的数据类型出发。
# 针对表格型数据的视觉编码理论
表格型数据无处不在，《苏菲的世界》的数据当然也包括了它。
那么我们如何对「表格型数据」进行可视化设计呢？包括两个方面：「arrange 排布」数据以及「map 映射」数据。
- 「arrange 排布」表格型数据：下图显示了四种设计选择。一是直接表达值。二是三种位置排布方式：对区域的分散、排序和对齐。三是轴的方向：矩形的、平行的或径向的。四是布局密度：密集的、空间填充型的。我们可以看到，他们都与空间通道（位置）相关。
- 「 map映射 」数据：颜色以及其他通道也是视觉编码的重要组成部分。这些与第一部分的 channel 介绍是差不多的，我们会在下面的分析问题中，将这些理论应用到可视化设计中去。
# 问题分析
还记得小册子第二章的分析任务吗？我们可以用 Sparrow 来解决下面前两个问题：
- 揭露中世纪是一个压抑的时代。（Present）
- 哲学家们的年龄分布如何？有多少哲学家的寿命超过了 40 岁？（Discover）
- 进一步探索：研究哲学的国家随时间发生了变化吗？最小寿命的哲学家是谁？感兴趣的哲学家都发表了什么样的观点？（Discover）
上面两个问题可以换个思路提问：时代和哲学家寿命之间的关系是怎样的？这个问题可以侧面反映出哲学家在时代中的分布情况，同时又展现了哲学家的寿命情况（异常值）。
# 可视分析
第一步：准备数据，认识数据
根据想要了解的内容，我们从《苏菲的世界》
