主要观点总结
文章介绍了偏斜数据对可视化（特别是热力图）的挑战，以及伪对数变换在处理这类数据时的优势。文章通过对比经典对数变换和伪对数变换，展示了伪对数变换在处理和可视化偏斜数据中的优越性。
关键观点总结
关键观点1: 偏斜数据的定义与挑战
偏斜数据是分布不均的数据，当变量数据显示为直方图时，数据点大多聚集在分布的某一侧。这对数据可视化，特别是热力图的绘制提出了很大的挑战。
关键观点2: 经典对数变换的局限性
经典对数变换无法处理零或负数，这在许多应用中限制了其使用。
关键观点3: 伪对数变换的优势
伪对数变换能处理所有实数，包括零和负数。它对大绝对值使用带符号的对数，并在底数趋近于零时平滑过渡到零。
关键观点4: 伪对数变换在数据可视化中的应用
伪对数变换是处理广泛分布数据的常用方法，它将数据转换为更规范的分布，从而更容易进行可视化。通过实例数据，文章展示了伪对数变换在改善数据分布和可视化效果方面的有效性。
文章预览
偏斜数据是指分布高度不均匀的数据：当变量数据显示为直方图时，大部分数据点要么聚集在分布的左侧，长尾向右延伸（右偏斜），要么反之（左偏斜），或呈现更复杂的偏斜模式。偏斜数据对可视化，特别是热力图的绘制，提出了很大的挑战。通常情况下，人们会使用对数变换来处理这些数据。然而，经典对数变换无法处理零或负数，而伪对数变换则能够更好地处理和可视化这些数据。 为什么使用伪对数？ 经典对数对零和负值无定义，这限制了其在许多应用中的使用。相比之下，伪对数(Pseudo-Logarithm)修正了经典对数的这一限制：它对所有实数都有定义，对于大绝对值使用带符号的对数，并在底数趋近于零时平滑过渡到零。 以10为底的伪对数（pseudo-log10）的定义是： 在下面的代码和图中，x轴上的值通过伪对数10变换映射到y轴上，用蓝线表示。
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