智能制图

数据可视化有一个悖论：要正确可视化数据集，首先需要熟悉它；但要理解数据，通常首先必须将其可视化。

了解数据需要了解汇总统计数据，例如最大值和最小值、平均值、标准差和总体分布。如果没有理解，则很容易产生误导性的可视化效果，且在正确实现可视化效果之前，需花费大量时间进行反复试验。

除了了解数据之外，在创建空间数据可视化时，还应熟悉制图和色彩理论的基本原理。并不是每个人都有设计的眼光，并能够理解使用颜色可视化数字和分类数据相关联的问题。

简而言之，数据可视化很难，需要很大的耐心。

什么是智能制图？

智能制图旨在帮助开发人员开始使用数据可视化。它由十几个 API 组成，这些 API 可生成特定于输入数据集的渲染器。这些 API 旨在帮助用户和开发人员了解其数据，以便他们能够制定最适合可视化数据的明智决策。

智能制图将帮助您了解数据的性质（统计和分散程度），并建议由经验丰富的制图师专门为所需样式设计一组色带。

开发人员可以使用智能制图 API 执行以下操作：

1. 熟悉不了解或不熟悉的数据集。
2. 选择色盲友好的色带和最适合于给定背景图层的方案。
3. 构建允许用户使用各种样式和微件浏览不熟悉数据集的应用。
4. 构建允许用户设置图层样式并将其保存到 web 地图的应用程序。

智能制图的工作方式

智能制图由以下模块组成，按样式进行组织：

• colorRendererCreator
• dotDensityRendererCreator
• heatmapRendererCreator
• locationRendererCreator
• opacityVariableCreator
• predominanceRendererCreator
• relationshipRendererCreator
• sizeRendererCreator
• typeRendererCreator
• univariateColorSizeRendererCreator

每个模块中的 createRenderer 方法都会查询数据的汇总统计数据，并选择最适合给定底图或视图背景色的配色方案。

每种智能制图方法通常需要满足以下条件：

1. 输出渲染器将应用到的图层
2. 在其中渲染图层的视图
3. 包含可视化数据的字段或 Arcade 表达式

以下示例使用渐变（即上方和下方）色带生成连续的色彩渲染器。

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const { renderer } = await colorRendererCreator.createContinuousRenderer({
  layer: featureLayer,
  view: mapView,
  field: "Median_HH_Income",
  theme: "above-and-below"
});

featureLayer.renderer = renderer; 

这些模块公开的方法可与以下滑块微件结合使用：

• ClassedColorSlider
• ClassedSizeSlider
• ColorSizeSlider
• ColorSlider
• HeatmapSlider
• OpacitySlider
• SizeSlider

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