在公司confluence闲逛之际，发现了今年SEE（蚂蚁金服体验科技大会）关于前端数据可视化库G2的介绍。当下前端领域用以数据可视化的库特别多，最早我听说G2这个库是不以为然的，因为之前使用莆田echarts的感觉令人乏味和沮丧，可能大厂为了实现KPI造了这么一个新的轮子，无非是换换写法，发一些新的炫目的demo。而在我浏览了SEE对于G2的介绍后，被G2背后的设计理念所吸引。统计学家计算机科学家Leland Wilkinson 在1999年写了一本叫《Grammer Of Graphics》的书，创造了一种图形语法，通过这种抽象的机制，使得你不用为每一种新的图表重新做新的接口和新的实现，而是通过图形语法，描述数据集到图元的映射变换关系，非常合理，优雅和巧妙。
面向对象的图形系统
图形系统天然适合面向对象的设计范式。从面向对象的角度，不同的图元可以抽象称为不同的对象，如果这些对象之间的关系，通信，交流，可以通过一种统一的框架来定义描述，那么，我们就为图形系统设计了一套描述语言。
如何通过图形语法进行数据可视化
gog把 图形的绘制 抽象成三个阶段，分别是规范／定义（Specification），组装（Assembly），和显示（Display）。graphic即图形和picture图像是有本质区别的，在于图形构建与多种层次的规范之上，这些规范是对图形元素，绘制过程，关系，变换的抽象。比如数据相关的，描述了从数据集中提取图形需要展示的数据做为数据源，比如变换，描述了数据变量如何变化，比如排序过滤等操作，又比如图形系统内置的变换操作，缩放旋转，坐标系映射等。还有的就是侧重于描述图元的，数据被生成，变换到指定的形态的位置，总归需要去对应一个图元去表现，比如画什么形状，什么颜色之类。
组装，则是上述定义的实现，诸多规则的融合。组装的系统输入上述的规则，解析，实现，并输出序列化的图形绘制指令。交由显示系统，第三步进行绘制。
举例说一个饼图的例子。传统的，死板的无法扩展的实现是，写一个饼图的类，然后提供数据的接口和配置，数据需要满足非常死板的格式，配置只能支持固定的选项，然后实现绘制。而在图形语法的设计下是这样的： 首先通过数据集生成绘图的数据源，对于饼图而言，基本的图源是一个个扇形，扇形其实可以是矩形做了极坐标之后的结果，而我们的饼图很传统，半径是相同的，所以逐个比例的数据会被映射成2pi这个range里定高的矩形，然后再映射一个极坐标变换进去，再映射一个居中布局进去，你可以想象，通过一连串链式的变换调用，就实现了饼图，而其中任何一部都可以修改和复用。所以通过这种抽象机制，代码本身就表示了配置。
Part One 的一些核心概念的理解和内容简介
数据： 根据它们的功能和来源分为实际数据 抽象数据 元数据三类，实际数据可能具有表的结构，或者位图，或者单纯的流，或者单纯的数据对集合，就是所需要表现的核心数据。抽象数据是独立于前者内容数据之外的数据，它提供了额外的，独立的综合性信息，比如数据的迭代方式，数量，某个重要的常数，某个范围，百分比等，或者是单纯的函数。元数据描述了数据的数据，并不独立于实际数据，是实际数据的解释。
变量：组织数据的基本单元，数据，数据源首先被影射到变量，赋予语义。在实现上，对应了真实的显示系统内的数据结构。这些变量通过一些转化器transformer，无论是数学上的三角函数，还是统计上的平均方差，还是排序比较压缩范围，对这些数据进行处理，表示为转化器直接操作变量，像表达式一样进行组合这些转化器。
代数：转化器表达的是对单个数据的作用，代数系统则定义了不同数据之间的交互法则。主要举例了cross，blend，nest等操作。还讨论了它们的结合律分配律。并且将这种操作，类比到SQL的union，join上，很有意思。的确，SQL的确也是类似的体系和作用。
度量衡scale： 理解不确定：主要两块：1图表往往是具有物理上的意义的，如何建立单位和单位的转化体系，2 如何针对空间，时间上的分布，来设计合理的映射规则，比如周期性，对数坐标，误差模糊表示
统计：一组实用的工具函数，在之前的变换的基础上，提取和计算信息，创建统计相关的图元。比如根据数据，创建新的形状，点，分差，边界，voronoi，连接，聚类，平滑，平均， 分类等操作，包含了大量的统计和计算几何算法。是加工内容和核心过程。这一章份量比较大，举了很多例子。有些很高级的方法和操作可以搞出很厉害的图。
几何：统计围绕的是方法和过程，而几何则从图形本身的角度来介绍。主要分为functions, partitions, networks三类。functions主要是从数据建立几何，partitions主要从分割上来建立，networks则相反。Collision Modifier单独引入，用来重塑多个图形间的空间结构。
坐标系：主要介绍了各种坐标系，还有各种变幻。旋转缩放平移彷射投影镜像，各种都有，甚至包括地图投影，讨论范围也不仅仅限于23D。比较重要，内容非常多非常细致
美学： graph到graphics这个阶段，包含了非客观的，人的因素，图需要一个可感知的载体，如何去构建这样的图形，使得传递出清晰明确，充满价值的信息是本章讨论的主要内容。
了连续美学属性变化对人实际感知是非线性关系。 精神分析上，介绍了Fechner的人的可感知分别对刺激量呈现的边际递减效应。如果你试图依靠亮度之类的来表现，那么实际的数据需要进行伽马矫正之类的操作。
从认知心理学的角度，介绍了人对于图元和图形属性的认知顺序：普通位置>非对齐位置>长度>角度>面积>体积>颜色。然后讨论了不同类型的美学属性之间的相互影响，内容让我想起那本《写给大家看的设计书》里讲的一些类似于亲密性和重复原则。
维度对于图标而言，是最稀缺的资源，这个章节，讨论了在一个图中，如何使用少的维度，结合多个变量，同时受众依然能有效的提取信息。提出了整合维度，例如颜色的色相和亮度，和分离维度，如纹理和尺寸。我的理解是有些实体或者概念本身是由多个信息构成的，如果整合维度去表现，那么受众就很好理解，如果使用分离的维度表现，那么就丧失了整体的感性认识。
剩余部分介绍视觉上的因素，尺寸，形状，分辨率，色彩知识，纹理，粒度，图案，模糊，特效。配合有大量的例子
Facets：不知道怎么翻译为好，主要说的是Tables of Graphics，很多独立的相关的小图综合成整体的概念。很常见的做法。
引导： 就是引导内容的设计，分为Scales和Annotations，前者主要是起到尺度上指示作用的，例如坐标轴，图例，而后者是解释性的内容。
