Mở rộng thẻ trong một đám mây thẻ

Question

Tôi đang triển khai một đám mây thẻ trên thiết bị di động. Các chi tiết của mô hình dữ liệu vv, không đặc biệt quan trọng ở đây. Câu hỏi của tôi là về việc chia tỷ lệ thẻ:

Biểu thức 'tốt nhất' đối với tần suất thẻ bản đồ thành kích thước phông chữ là gì?

Tôi đã xem xét số this post thảo luận về tỷ lệ tuyến tính và lôgarit và this answer từ ký hiệu Adrian Kuhn về cách tiếp cận đa thức cho cảm hứng. Tuy nhiên, tôi dường như nhớ một bài đăng một số nơi trên mạng nội bộ với nhiều khám phá hơn về vấn đề này.

Tôi cũng đã tìm thấy một số "best practices" trên blog, mặc dù tôi không chắc chắn về việc cung cấp các phương pháp hay nhất. Điều này làm cho không có bình luận về quy mô tần số.

Tôi có lựa chọn thay thế nào cho quy mô thẻ và phương pháp ưa thích/tiêu chuẩn nào? Tôi cũng đang xem xét tối thiểu phông chữ, số lượng thẻ tối đa, màu sắc, v.v.

Chỉnh sửa: Theo thảo luận trong this question, tôi quan tâm đến thẻ tiêu chuẩn "" với các biến thể kích thước phông chữ.

Answer 1

tôi đã làm việc trên một dự án điện toán đám mây thẻ nhỏ năm ngoái, trong đó tôi sử dụng một cái gì đó dọc theo dòng của

β = (int) (((maxθ - minθ) x ω) + minθ + 0,5)

nơi ω là một trọng số được tính toán trước đó theo một số chỉ số (trong trường hợp tần số phông chữ của bạn), minθ và maxθ là giới hạn dưới và trên, và β là giá trị cuối cùng. Điều này có thể được áp dụng cho bất kỳ đặc tính hình ảnh nào (kích thước phông chữ, màu sắc, trọng lượng nếu được hỗ trợ, v.v.).

Tôi thấy rằng việc chia tỷ lệ tuyến tính và lôgarit có xu hướng phụ thuộc vào phân phối bộ dữ liệu. Trong các tập dữ liệu với các ngoại lệ nổi bật, tôi thấy tanh rất hữu ích cho việc 'làm mịn' các giá trị kết quả.

Answer 2

Có một cuộc thảo luận tuyệt vời trong this pdf, thảo luận về chia tỷ lệ, phân cụm và cắt bớt trên thẻ để hiển thị.

Answer 3

Một giải pháp tôi thấy công trình độc đáo như sau

font_size = (max_font_size - min_font_size) * (Math.sin(1.5*(X)) + minsize

trong đó X là giá trị bình thường bạn muốn để ánh xạ vào font size

X = (this_value-min_value)/(max_value-min_value)

này tăng khác biệt kích thước cho dưới 3 phần tư của dải ô, chẳng hạn như để giảm thiểu ảnh hưởng của các ngoại lệ cao