NominalScale

NominalScale[{cat₁,cat₂,…,cat_n}]

表示一组无序类别 cat_i.

NominalScale[cat₁lab₁,…,cat_nlab_n|>]

同时将类别 cat_i 与标签 lab_i 相关联.

NominalScale[…,cat_ilab_i,…|>]

使用 lab_i 表示图中的 cat_i.

NominalScale[Automatic]

自动确定类别.

更多信息和选项

类别量表用于标识产品、名称和地点等事物. 典型范例包括：
apple,banana,orange, … 水果类别

London,NYC,Miami,Paris,… 城市类别

sad,happy,angry, … 情绪类别
使用 NominalScale 和 ScalingFunctions 沿轴放置类别的值.

类别之间没有排序；它们要么相等，要么不相等.
类别 cat_i 可以是任何表达式.
NominalScale[…][prop] 给出序数尺度的指定属性.
可能的属性包括：

	"CategoryList"	类别列表 {cat₁,…,cat_n}
	"LabelAssociation"	格式 <\|…,cat_ilab_i,…\|>的关联
	"LabelList"	标签 {lab₁,…,lab_n} 的列表
	"Properties"	所支持的属性列表

NominalScale[…][prop,arg] 或 NominalScale[…][prop][arg] 根据参数 arg 返回属性 prop.
可能的属性 prop 和参数 arg 包括：
"Label" cat_i 对应于 cat_i 的标签 lab_i

"Labels" {…,cat_i,…} 对应于 cat_i 的标签 lab_i 的列表

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (4)

模拟掷硬币 100 次的结果：

分别用 "H" 和 "T" 标记 "Heads" （正面）和 "Tails" （反面）：

自动确定时间序列中的 CPU 状态类别：

根据品种和大小显示苹果的价格：

为编码类别提供标签：

范围 (23)

量表范例 (11)

人口普查中的种族类别：

婚姻状况：

性别：

云的类别：

计算机类型：

操作系统：

各大洲：

货币：

语言：

车型：

体育活动：

类别和标签 (7)

类别可以是任何类型的表达式，例如字符串：

实体：

颜色：

图片：

数字类别不使用数字尺度：

为数值分配标签和顺序：

自动检测到的类别按它们在数据中出现的顺序显示：

指定类别及其出现的顺序：

从尺度中省略的类别被视为缺失并且不显示：

默认情况下，类别用作标签：

指定要使用的标签来代替类别：

提供各个类别的标签：

标签可以是任何类型的表达式：

提取属性 (5)

获取标称尺度的属性列表：

提取类别列表：

按字母顺序对类别进行排序并创建一个新尺度：

提取类别和标签之间的映射：

确定单个类别的标签：

确定类别列表的标签：

选项 (1)

RotateLabel (1)

默认情况下，标签是水平方向的：

旋转刻度标签以获得更好的读取效果：

应用 (11)

基本应用 (1)

在 BubbleChart 中使用 NominalScale：

在 GroupBy 中使用它：

农业 (1)

使用 ParallelAxisPlot 绘制来自美国农业部的各品种的橙子批发数据：

化学 (3)

可视化一类化学元素的导电类型：

可视化元素的自然状态：

绘制元素所在的区块：

商业 (1)

使用 ParallelAxisPlot 绘制带有 NominalScale 的汽车规格：

气象 (1)

绘制几个月的降水类型：

教育 (1)

显示学生在课堂上的成绩：

生物 (1)

绘制部分染色体的 DNA 序列：

社会科学 (1)

绘制美国总统党籍随时间的变化：

马尔可夫链 (1)

使用离散马尔可夫过程对反复抛硬币的过程进行建模，其中正面概率为 0.6，反面概率为 0.4：

模拟 50 次抛硬币：

顶部

	apple,banana,orange, …	水果类别
	London,NYC,Miami,Paris,…	城市类别
	sad,happy,angry, …	情绪类别

	"Label"	cat_i	对应于 cat_i 的标签 lab_i
	"Labels"	{…,cat_i,…}	对应于 cat_i 的标签 lab_i 的列表