维恩图和欧拉图（发音为“oiler”）在互联网上非常流行，因为它们很有趣。它们提供了一种描述集合论概念的简单方法。 那么，两者之间有什么区别？为什么它们很有趣？它们对真实数据有用吗？ 两种图表类型均用于显示集合论中的概念： 并集– 两个集合的组合。在维恩图和欧拉图中。 交集– 包含在两个集合中。在维恩图和欧拉图中。 差异 – 除两个集合的交集之外的所有内容。在维恩图和欧拉图中。 相对补集 – 在一个集合中，而不在另一个集合中。在维恩图和欧拉图中。 绝对补集 – 不属于其他集合的所有内容。仅出现在欧拉图中。 子集– 一个集合完全包含在另一个集合中。仅在欧拉图中。 不相交– 两个集合没有共同元素。仅在欧拉图中。 所有维恩图都是欧拉图，但并非所有欧拉图都是维恩图。
欧拉图只包含现实世界中实际存在的交集组合。维恩图表示系。 根据定义 阿富汗 ws 粉丝 ，维恩图必须显示所有可能的交叉组合，这会产生一些有趣的布局问题。 当有三个圆圈时，每个交叉点都会显示出来，但是一旦达到四个类别，圆圈就不起作用了。 椭圆最多可以适用于五种类别，但超过五种时，就需要使用奇怪的形状来编织所有的交叉组合。 五已经相当复杂了，但是一旦出现这些奇怪的形状，阅读图表就变得几乎不可能，而关系的文字描述通常更容易理解。 这就让我们明白了为什么这些图表如此有趣。 我们之前展示的脊椎动物和无脊椎动物维恩图表明，某些动物可以同时有脊椎，又可以没有脊椎。 虽然这可能并不好笑，但任何上过六年级科学课的人都会告诉你这很愚蠢。
如果有更好的主题，指出不存在的关系可能会很有趣。 有些图表通过将某物放入不属于它或通常不会想到的类别来实现幽默。一些创造性的标签（如下面欧拉图）也总是有帮助的。 我们知道欧拉图很有趣，但是它们有用吗？ 有些图表使用图表每个部分的面积来嵌入数量信息。 一个很好的例子是Global Web Index的 2011 年全球社交网络地图。像这样的欧拉图本身就可以让您对所涉及的值有一个相当好的总体了解。 从中读出确切的数量有点困难，但对于获得概览来说，它们很有用。这张特殊的图表使用这些欧拉图作为小倍数，让您可以比较区域。 为什么信息图表中没有更严肃的欧拉/维恩图？ 它们很好地展示了类别的重叠。它们看起来“很酷”——许多设计师认为这一点很重要。