您可使用 Map Viewer（之前作为单独的测试版安装，但是现在自动包含在门户中）的各种智能制图样式来浏览数据。 当您在 Map Viewer 中设置地图图层的样式时，数据的性质将确定默认样式选项。 您可以尝试使用符号、色带和线条粗细等图形元素，以及旋转、分类和主题，以立即查看您的选择内容在地图中的反映情况。
更改符号样式
设置图层样式时，可以从多种符号选项中进行选择。 可用选项取决于应用于图层的智能绘图样式以及图层中的要素类型（点、线或面）或您是否设置影像图层样式。
要更改图层中所有要素的符号样式，请执行以下操作：
- 请执行应用样式的前四个步骤。
- 在样式窗格中，单击符号样式中的符号或色带。
- 如果图层具有点要素，请从下拉菜单中选择一个符号集。
- 要使用基本形状（例如，圆形或方形），请选择形状，也可选择调整其大小，然后指定填充和轮廓选项（如下所述）。
- 要使用其中一个符号集的图标，请单击该图标，然后选择单击反转背景颜色以针对深色背景优化该符号，并根据需要调整大小。
- 对于填充，选择一种颜色或使用 RGB 或十六进制值指定自定义颜色。 可以使用填充透明度滑块将透明度应用于填充。 对于包含色带的样式（例如，热点图和计数和数量（颜色）），请选择色带。
要过滤色带选项，您可以从下拉菜单中选择一个色带类别（例如，最适合深色背景或色盲友好型），还可以选择单击反向色带颜色来反转色带。
提示：
要查看色带的名称，请指向它。
- 可以选择根据要素类型，通过指定以下内容来进一步定义符号样式：
- 对于点和面要素，请在轮廓下选择一种颜色或使用 RGB 或十六进制值指定自定义颜色。 使用轮廓透明度滑块将透明度应用于轮廓。 在笔划下，选择为轮廓选择一个样式，然后使用宽度滑块更改轮廓宽度。 对于面，您还可以选中自动调整宽度复选框以调整轮廓宽度。
提示：
要隐藏轮廓，请关闭启用轮廓切换按钮。
- 对于线要素，选择一种颜色或使用 RGB 或十六进制值指定自定义颜色。 使用线透明度滑块将透明度应用于线。 在笔划下，根据需要选择一种线样式并添加箭头。 使用宽度滑块来更改线宽。 您还可以选中自动调整宽度复选框以调整线宽。
- 对于点和面要素，请在轮廓下选择一种颜色或使用 RGB 或十六进制值指定自定义颜色。 使用轮廓透明度滑块将透明度应用于轮廓。 在笔划下，选择为轮廓选择一个样式，然后使用宽度滑块更改轮廓宽度。 对于面，您还可以选中自动调整宽度复选框以调整轮廓宽度。
- 如果您使用的是点密度样式，请选择一个色带（如有必要，请首先选择一个色带类别），并可以使用透明度滑块将透明度应用于点。
- 单击样式窗格中的完成，以将更改应用于图层。
主题
Map Viewer 包括一系列主题，您可以将其用于揭示数据中的模式。 和照相机会配备不同的镜头一样，对于特定的作业，您可以借助主题从各种视角查看数据。 如果您要为数字或日期和时间值设计样式，则可以在主题选项中选择内容并应用与数据和您要讲述的故事最匹配的主题。 以下主题的可用性取决于您所选择的智能绘图样式：
由高至低 - 由高至低显示值范围。 您可以定义视为高值和低值的阈值，从而可以引起对高值或低值的注意。 地图将根据其值与您定义的高值和低值的接近程度改变其符号。 此主题强调数据中的最高值或最低值，具体取决于您如何应用色带（对于面）或大小（对于点和线）。 默认情况下，此主题将高于平均值 1 个标准差的值定义为高值，低于平均值 1 个标准差的值定义为低值。 您可以基于数据知识、数据的常用标准或其他因素调整这些设置。
对于面，此样式的色带仅使用一个或两个颜色，因此只有最高值或最低值才会引起注意。 对于点和线，大小用于显示从高到低的变化，因此较大尺寸的要素往往会引起注意。 当仅需要强调高值或低值时，请选择此主题。 例如，当绘制疫苗接种率地图时，您可以使用此主题突出显示接种率最高的区域，以帮助识别工作情况良好的区域。 或者，您可以强调具有最低接种率的区域，以将其识别为需要帮助的区域。
提示：
如果您正逐步熟悉数据，可以将高值设置为数据集中的最大值，将低值设置为最小值，以显示数据的整体分布或数值范围。 尽管这可能不会生成最好的地图，但可帮助您看到设置如何改变地图的意义。
高于和低于 - 显示高于或低于关键值的值，关键值可以是零、数据的平均值或您了解的其他有意义的值。 您将定义视为正常值、高值和低值的阈值，从而非正常值（高值和低值）可以引起注意。
默认情况下，此主题围绕统计平均值定义地图符号的中心；将高于平均值 1 个标准差的值定义为高值，低于平均值 1 个标准差的值定义为低值。 对于面，此样式的最佳色带使用三种颜色，从而引起对高值和低值的注意，接近于正常的值不会被强调。 对于点和线，大小可用于显示对比平均值的变化，因此较大尺寸的要素在表示高值和低值时会引起注意。 您也可以选择除统计平均值以外的其他值作为中心。
选择此主题以围绕一个有意义的值来固定地图，即可传达哪些区域的值高于或低于该值。 例如，在绘制交通路况地图时，您可使用此主题以强调路况高于和低于平均水平的地区。
- 高于 - 强调高于关键值的数据，关键值可以是零、数据的平均值或您了解的其他有意义的值。 您将定义视为正常值和高值的阈值，从而引起对高于正常值的数据的注意。 值高于指定关键值时，其样式将被设置为视觉上更强烈的颜色或较大的符号，具体取决于所选样式。 例如，如果您在绘制零售店收入地图，选择此主题以强调高于关键值的值，如电子商店的目标收入。 超过目标收入的商店在地图上显示得更大。
- 低于 - 强调低于关键值的数据，关键值可以是零、数据的平均值或您了解的其他有意义的值。 您将定义视为正常值和低值的阈值，从而引起对低于正常值的数据的注意。 值低于指定关键值时，其样式将被设置为视觉上更强烈的颜色或较大的符号，具体取决于所选样式。 选择此主题以强调低于关键值的值，例如电子商店的目标收入。 未达到其收入目标的商店在地图上显示得更大。
- 居中 - 以与关键值接近的值的范围为中心并突出显示。 此主题强调距平均值 1 个标准差的范围之内的值。 其将聚焦最接近于关键值的要素，并对其他值添加透明度。 选择此主题以强调接近关键值的值，例如电子商店被盗或损坏的目标损失。 略微高于或低于其目标损失的商店在将在地图上突出显示。
- 极值 - 突出显示数据中的极值。 该主题通过将焦点添加到超出 +-1 标准差的值来强调统计学上的极端数据。 例如，您可以使用此主题突出显示最高和最低数据值，例如区域中最便宜和最昂贵的房屋。 选择此主题以强调异常偏离关键值的值，例如电子商店被盗或损坏的目标损失。 远高于或远低于其目标损失的商店在将在地图上突出显示。
- 由新到旧 - 由新至旧显示日期范围。 此主题使用由深到浅或由浅到深的同一阴影色强调数据中的最新日期和最早日期。 要显示数据中日期或时间值的总体分布情况和范围，请选择此主题。 例如，您可以使用此主题来显示您所在城市最近检查过的街道，以及哪些街道将被重新检查。 选择数据以定义视为新或旧的标准。
- 之前和之后 - 显示给定日期或时间前后的日期。 此主题将围绕指定的日期将地图居中，且将所有在此之前的日期绘制为一种颜色，而将所有在此之后的日期绘制为另一种颜色。 要围绕某一特定日期固定地图，请选择此主题。 例如，您可以使用此主题来比较在某一特定日期前后发生的房价变化。
按属性旋转
在希望符号反映某个方向（如风向或车辆行驶方向）时，可按由已选字段决定的某个角度对符号进行旋转。 选择符号样式时，选择一个指向北方的点，使旋转与符号生成的方向相匹配。
要对符号进行旋转，请执行以下步骤：
- 请执行应用样式的前五个步骤。
- 在样式窗格中，选择一种样式，然后单击样式选项。
- 在样式选项窗格中，单击按属性旋转，然后打开按数据值旋转符号切换按钮。
- 从属性下拉菜单中，选择一个用于表示旋转的属性值。
- 选择以下选项之一：
地理 从 12 点位置开始按顺时针方向测量角度（地理旋转）。
算术 从 3 点位置开始按逆时针方向测量角度（算术旋转）。
注：
在算术旋转的情况下，符号（假定指向北）在所应用的字段属性使其逆时针旋转之前，首先会顺时针旋转 90 度与 0 度对齐。
- 单击完成以应用更改。
，然后使用编辑器窗口创建表达式。分类方法
如果使用颜色或大小设置图层样式来显示数值数据，图层将默认使用连续的色带设置样式（请参阅计数和数量（颜色））或一系列比例符号（请参阅计数和数量（大小））。 您还可以分类数据（即将其分成类或组），并定义出各类的范围和间隔。 例如，您可以将个人的年龄分为十类（0-9、10-19、20-29 等），也可以将高程像素值分为多个风险等级范围。分类允许您创建一个更加概化（更不详细）的数据图片，以讲述一个特定的故事。
根据图层中所具有的数据量，还可以选择分类数量：从 1 到 10。 拥有的数据越多，可以拥有的类就更多。 类别范围和间隔（用于划分每一类的高值和低值）的定义方式将确定每个类中将包含哪些要素并确定图层的外观。 通过使用不同的分类方法更改各个类，您可以创建具有不同外观的地图。 通常，其目的是确保具有相似值的要素均位于同一类中。
相等间隔
相等间隔分类会将属性值的范围划分为若干个大小相等的子范围。 使用此分类方法，需要指定间隔（或子范围）的数量，然后数据将自动进行划分。 例如，如果为取值范围为 0-300 的属性字段或像素指定三个类，系统将创建三个类，其取值范围分别为 0-100、101-200 和 201-300。
相等间隔最适用于常见的数据范围，如百分比和温度。 这种方法侧重于某个属性值与其他值的相对量。 例如，它可以显示某个商店为一组商店的一部分，而该商店的销售额占总销售额的三分之一。
自然间断点
自然间断点（也称为 Jenks 优化法）类别基于从数据中继承的自然分组。 将识别可对相似值进行最恰当分组并可使各类间差异（例如，国家森林中树的高度）最大化的分类间隔。 要素或像素将被划分为多个类，对于这些类，会在数据值的差异相对较大的位置处设置其边界。
因为自然间断点分类会将聚类值放置在同一类中，所以此方法适用于映射分布不均匀的数据值。
标准差
标准差分类显示值与平均值之间的差异。 通过突出位于平均值以上和以下的值，标准差分类将显示位于平均值以上或以下的要素或像素值。 当了解值与平均值的关联方式十分重要时（如查看指定区域中的人口密度或在国家/地区内比较止赎率时），请使用此分类方法。 如需了解有关地图的更多详细信息，可以将类大小从 1 标准差更改为 0.5 标准差。
分位数
在分位数分类中，每个类都包含相等数量的要素或像素，例如，每个类包含 10 个或 20 个要素或像素。 不存在空类，也不存在值过多或过少的类。 分位数分类非常适用于呈线性（均匀）分布的数据。 如需在每个类中拥有相等数量的要素或值，请使用分位数分类。
由于将要素以同等数量分组到每个类中，因此得到的地图往往具有误导性。 可能会将相似的要素置于相邻的类中，或将值差异较大的要素置于相同类中。 可通过增加类的数量将这种变形降至最低。
手动间隔
要定义您自己的类，可以手动添加分类间隔并设置适合数据的类范围。 或者，从某个标准分类方法入手，根据需要进行调整。 可能存在用于数据制图的现有标准或指导原则 - 例如，一个机构可能为所有地图使用标准类别或间断点，如将藤田级数 (F-scale) 用于对龙卷风强度进行分类。