用于“平滑”可视化数据值的算法

Question

我正在阅读世界各国的一些数据，并正在使用Google的可视化小工具，特别是地图可视化 。 问题是，美国总是走在前面。 虽然大多数国家的价值在1到50之间，但美国的价值始终为2000+。 这意味着在可视化中，很难区分所有“小国家”，因为它们都有相同的淡绿色，而美国总是胖胖的深绿色。

我并不特别关心可视化的准确性，因此我想稍微平滑或平均值，以便在极低，低和不太低的国家之间存在明显差异。 这样做的好算法是什么？

一个非常简单的问题，但我根本不是一个数学家。 ^ _ ^ ;;

Answer 1

如何以对数标度显示数据。 这样，值10转换为1，值100转换为2,1000转换为3，依此类推。

Answer 2

如果通常在大多数重要数据点之间存在差异的大小顺序，则可以选择对数标度。

但是，如果您的发行版是双峰的 - 您最好正常化，然后记录破碎数据。

要做到这一点，你必须找到一个与美国2000+（GDP可能是？）相关的参数，并将所有数据点标准化为该数字的区域值。 您将看到您对直观色彩图感兴趣的精确差异。