坐标系详解

简介

在视觉通道中识别度最高，同时支持定性（分类）数据和定量数据的视觉通道是位置 position。数据会被映射到空间的位置上，我们将这个空间定义成坐标系。常见的坐标系：

目前 G2 中主要实现了直角坐标系和极坐标系，坐标系主要完成以下两个功能：

coordType	说明
`rect`	直角坐标系，目前仅支持二维，由x, y两个互相垂直的坐标轴构成。
`polar`	极坐标系，由角度和半径 2 个维度构成。
`theta`	一种特殊的极坐标系，半径长度固定，仅仅将数据映射到角度，常用于饼图的绘制。
`clock`	极坐标的一种，用于绘制时钟的坐标系。
`guage`	极坐标的一种，仪表盘坐标系。
`map`	地理坐标系，支持不同类型的地理投影。
`helix`	螺旋坐标系，基于阿基米德螺旋线。

坐标系类型的变换会改变几何标记的形状：在极坐标系中，矩形将变为圆环的一部分，而地图中两点间的最短路径也将不是直线。我们以直角坐标系下的柱状图为例，讲解图形在直角坐标系和极坐标系下的不同视觉效果。

柱状图在直角坐标系下，由四个点构建成的矩形构成：

在直角坐标系下，柱状图一般使用 x 轴方向映射数据的分类，y 轴方向映射数据的大小。

柱状图到了极坐标下，依然由四个点连接而成，变化仅仅在于到圆心距离相等的两个点间的直线变成圆弧：

在极坐标系下，柱状图就自然而然的转换成为了玫瑰图

可视化的过程是数据到图形的映射过程，只要数据映射的通道一致，那么我们就可以使用统一的方式将图形在不同的坐标系下绘制出来。

下图是一个只有一个分类的层叠柱状图：

此时我们将坐标系转换成极坐标系，chart.coord('polar')

说明：由于分类只有一个，所以占有了整个圆环，y 轴表示数据的大小，该图也叫牛眼图。

依然是上面的示例，我们将 x 轴、y 轴转置，y 轴表示数据的分类，x 轴表示数据的大小：

此时我们将坐标系转换成极坐标系：

饼图就生成了，此时如果我们使用两个分类的数据，会出现什么效果？看下图：

此时就生成了嵌套的饼图。

上面我们讲解了相同的图形在不同坐标系下的不同展示效果，由于直角坐标系是两个垂直向量构建而成的，视觉通道都是 postion 的两个子通道（x, y)，而极坐标，是由角度和长度两个维度构建而成，角度和位置在视觉通道中的表现力有所差异：

所以在使用图形和坐标系时需要理解清晰数据字段和视觉通道的映射关系，在合适的场景选择合适的视觉通道。

结合上面的内容，直角坐标系和极坐标系必须具有功能：

属性名	含义
start	坐标系的起始点
end	坐标系的结束点

由于极坐标是由角度和半径长度两个维度共同构成的，所以有自己特有的属性：

方法名	含义
radius	半径长度，0-1范围内的数值，最终的半径长度 = min(长，宽) / 2 * radius
inner	plus坐标系下，内部空白的半径大小，空白的半径 = min(长，宽) / 2 * inner
startAngle	极坐标的起始角度
endAngle	极坐标的结束角度

指定了起始角度、结束角度的玫瑰图：