如果您比较两组数据（例如两个文件），这些组之间的差异可以显示在两列或两个窗格中，例如 WinMerge。
但是是否有任何可视化范式来显示多个数据集之间的差异？
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我的问题的出发点是假设显示 2 个文件之间的差异相对容易，正如我提到的 WinMerge，而比较 3 个或更多文本文件结果更加复杂，因为会有越来越多的差异，比如，随着时间的推移创建的文档的不同版本。
您将如何突出显示两个版本中相同但与其他版本不同的文件部分？
我想到的数据集是对象（A，B，C，...），它们可能存在也可能不存在，并且具有可以设置或不设置的属性（a，b，c，...）。
例子：
第一组：A(a, b, c), B(b, c), C(c)
第 2 组：A(a, b, c), B(b), C(c)
第 3 组：A(a, b), B(b)
如果您比较 2 组，例如 1 和 2，则差异将在 B(c) 中。比较第 2 组和第 3 组会产生差异 A(c) 和 C()。
如果你比较所有 3 个集合，你最终会得到 3 个比较 (n * (n-1) / 2)
我与一些提供答案的人有不同的看法——即，您需要进一步说明问题。抽象级别大约是正确的。进一步的规范将使问题更容易，但解决方案的用处不大。
几年前，我在ProgrammableWeb上看到了一张图片——它将雅虎上的搜索结果与谷歌上相同搜索的结果进行了比较。有很多信息需要传达：一些结果在两组中，一些在一组中，共同的结果将在各自引擎的结果中具有不同的位置，必须以某种方式显示。
我喜欢这个图形，并在 Matplotlib（一个 Python 科学绘图库）中重新实现了它。下面是一个使用一些随机点以及我用来生成它的 python 代码的示例：
from matplotlib import pyplot as PLT
xvals = NP.array([(2,3), (5,7), (8,6), (1.5,1.8), (3.0,3.8), (5.3,5.2),
(3.7,4.1), (2.9, 3.7), (8.4, 6.1), (7.1, 6.4)])
yvals = NP.tile( NP.array([5,3]), [10,1] )
fig = PLT.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(x, y, "-", lw=3, color='b')
ax1.plot(x, y2, "-", lw=3, color='b')
for a, b in zip(xvals, yvals) : ax1.plot(a,b,'-o',ms=8,mfc='orange', color='g')
PLT.axis("off")
PLT.show()
这个模型有一些有趣的特点：（i）它实际上是在每个项目的基础上处理“相似性”（连接点的垂直线），而不是聚合相似性；(ii) 两个数据点之间的相似程度与连接它们的线的角度成正比——如果它们相等，则为 90 度，随着差异的增加，角度减小；这非常直观；(iii) 一个数据集中的点不存在于第二个数据集中的情况很容易显示——一个点将出现在两条线上的一条上，但没有一条线将它连接到另一条线上的点。
该模型适用于比较搜索结果，因为每个搜索结果都有一个“分数”（其索引或结果列表中的顺序）。对于其他类型的数据，您可能必须为每个数据点分配一个分数——我想可能是一个相似性指标（从某种意义上说，这实际上是搜索结果的顺序，与列表顶部的距离）
I agree with Peter, you should specify what type your data is and what you wish to bring out in the comparison.
Depending on the nature of the data/comparison you can consider different visualisations. Is your data ordered or unordered? How many things are you comparing, i.e. fine grain or gross comparison?
Visualizing a comparison of unordered data could just be plotting the two histograms of your sets (i.e. distributions):
On the other hand, comparing a huge ordered dataset like DNA can be done innovatively.
Also, check out visual complexity, it's a great resource for interesting visualization.
由于在显示两个文件的差异方面已经做了很多工作，您可以首先以适当的文本格式表达您的“多个数据集”，然后使用您想要显示这些文本格式之间差异的任何内容。
但是您应该告诉我们更多关于您的数据集的信息！