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  • 数据可视化基本套路总结

    千次阅读 2020-12-07 22:58:00
    真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。文章总结了多种数据可视化图形,并简要介绍了各种图形的作用,能为科研工作者在数据可视化阶段提供新的思路,...

    真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。

    文章总结了多种数据可视化图形,并简要介绍了各种图形的作用,能为科研工作者在数据可视化阶段提供新的思路,在此分享给大家。(略有修改和补充,蓝色的字可点击跳转查看对应图形怎么在R中绘制)

    原文如下 :

    首先从维基百科上搬出数据可视化的概念:

    数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究;其中,这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。

    用人话简单来说,数据可视化就是用图形的方式来表征数据的规律

    首先要明确几点:

    • 数据可视化从来只是表层的东西,数据分析才是核心。就像一个人,不一定长得漂亮人格就高尚,也不一定长得不好看人格就低下。而应该反过来,只只有数据分析内涵丰富、价值高,数据可视化才能内容丰富、有价值。

    • 可是这是个看脸的世界,大部分人对于数据也都是外行的,只有把数据可视化做得漂亮才能吸引他们的注意;只有把数据可视化做得简单易懂,他们才能理解数据分析的内涵。

    • 对于数据可视化,最重要的东西从来不是图形、工具、配色这些套路性的东西,而在于创意和灵感。可你又不是参加比赛,并不需要那么多的创意灵感。在日常工作中,还是以实用为主,所以掌握套路还是很必要的。

    本文旨在总结数据可视化基本套路,理解了本文的内容,就算不能在数据可视化比赛中拿奖,应付日常工作应该也够了。熟悉了套路怎么看,再结合专业知识,就可以解释可视化结果了。

    常用图形

    散点图

    散点图

    散点图用来表征两个(如果多个就分面,如上图)数值型变量间的关系,每个点的位置(即x轴和y轴坐标)映射着两个变量的值。当然对于三个数值型变量,也有三维散点图,不过用得不多。

    气泡图

    气泡图

    在散点图的基础上加一个维度,把各个点的面积大小映射一个新的变量,这样不仅点的位置还有大小表示数据特征。

    折线图

    折线图

    把散点图各个散点用折线连接起来就成了折线图,当然不仅仅只是为了好看,当散点越多,折线就越平滑地趋近于曲线,能更加贴切地反映连续型变量的规律。

    面积图

    面积图

    把折线图进一步往坐标轴投影就成了面积图,本质其实跟折线图没区别,只是看起来更加饱满一点。

    柱状图

    柱状图

    柱状图是一种用得很广泛的图形,它表征分类型变量 vs 数值型变量的关系。如果分类型变量的每一个取值还能继续分类,那么简单的柱状图就变成了复杂的柱状图,每一个类别仅由一根柱变成多根柱,多根柱可以串列,也可以并列。

    值得一提的是,柱状图一般需要排序:如果分类型变量是有序的,按照它本身的顺序排列即可;如果分类型变量无序,那么则根据数值型变量的大小进行排序,使柱状图的高度单调变化。(排序的宗旨是直观的表达出想展示的规律)

    条形图

    条形图

    只不过把柱状图坐标旋转一下,竖着的变成横着的,这个可根据版面自由选择。上图示例就是串列的堆叠条形图。

    南丁格尔玫瑰图

    玫瑰图

    本质还是柱状图,只不过把直角坐标系映射成极坐标系。看起来比柱状图更美观。

    瀑布图

    瀑布图

    瀑布图是柱状图的一种延伸,它一般表示某个指标随时间的涨跌规律,每一个柱状也不都是从0开始的,而是从前一个柱状的终点位置开始,这样既反映了每一个时刻的涨跌情况,也反映了数值指标在每一个时刻的值。

    饼图

    饼图

    饼图的本质仍是柱状图,只不过饼图一般用来表示各个类别的比例,而不是绝对的数值,用角度来映射大小。

    值得一提的是,因为一个圆饼只有360度,如果类别太多了,这个饼会被切割得非常细,不利于阅读;这种情况下老老实实地用柱状图。

    圆环图

    圆环图

    本质就是饼图,只不过把实心圆换成了空心的圆环;如果清一色的饼图太过单调,可以考虑换个环形图。

    sunburst chart

    sunburst chart

    sunburst chart看起来跟饼图比较像,但比饼图更复杂得多。它从中心向外辐射,每辐射一层就细分一层,用来表示多个变量多层之间的比例关系。

    马赛克图

    马赛克图

    马赛克图比较复杂,与柱状图相比,它的分类变量就多了几个,而且还能实现交叉映射,所以比柱状图更抽象,更细化。

    马赛克图隐含着大量的数据信息。例如:(1)从船员到头等舱,存活率陡然提高;(2)大部分孩子都处在三等舱和二等舱中;(3)在头等舱中的大部分女性都存活了下来,而三等舱中仅有一半女性存活;(4)船员中女性很少,导致该组的Survived标签重叠(图底部的No和Yes)。继续观察,你将发现更多有趣的信息。关注矩形的相对宽度和高度,你还能发现那晚其他什么秘密吗?
    扩展的马赛克图添加了颜色和阴影来表示拟合模型的残差值。在本例中,蓝色阴影表明,在假定生存率与船舱等级、性别和年龄层无关的条件下,该类别下的生存率通常超过预期值。红色阴影则含义相反。一定要运行该例子的代码,这样你可以真实感受下着色图形的效果。图形表明,在模型的独立条件下,头等舱女性存活数和男性船员死亡数超过模型预期值。如果存活数与船舱等级、性别和年龄层独立,三等舱男性的存活数比模型预期值低。尝试运行example(mosaic),可以了解更多马赛克图的细节。

    直方图

    直方图

    直方图看起来跟柱状图很像,但其实本质并不一样 (这一点需要注意)。直方图用来表征一个数值型变量的分布,具体来说就是把这个连续型变量划分成多个区间,然后统计各个区间的频数。直方图横轴是数值型变量本身的值,纵轴是频数

    概率密度曲线图

    概率密度曲线图

    概率密度曲线图本质与直方图类似,不过纵轴不是频数而是频率。正如折线图和面积图一样,概率密度曲线图也可自由选择要不要面积投影。这个图太学术了,一般出现在数学教材中(比如正态分布……)。

    雷达图

    雷达图

    很多游戏中的人物能力极向对比就是以雷达图表示的。柱状图一般是一个分类型变量不同类别间的比较,雷达图可以是多个数值不在同一个scale之下;更具体地说,柱状图一般是横向比较,雷达图既可以多个观测之间的纵向比较,也可以是一个观测在不同变量间的横向比较。

    值得一提的是,雷达图如果用来横向比较,需先把各个数值变量作归一化处理

    箱线图

    箱线图

    箱线图亦称盒须图,也是挺学术的一个图。它用来表征各个数值型变量的分布状况,每一条横线代表分位数,盒内部的横线代表中位数,点代表异常值。

    小提琴图

    小提琴图

    小提琴图本质与直方图一样,都是表征数值型变量的分布,每一个小提琴的宽度代表它在该高度处的频率范围

    热力图

    热力图

    热力图一般以颜色来映射密度或者其他数值变量,一般来说,颜色最深的地方表示数据最集中。(比较常用,对于热图的解释还需要看图例的含义)

    日历图

    日历图

    日历图是热力图的变种,它把每一个矩形重新排列成日历的形状,这样可以方便地观察一段时间内每一天的数值特征。

    地图

    地图

    地图用来可视化地理数据,这些数据一般由国家地理测绘部门提供,在一些网站上也能找到,常用的数据格式有shp、JSON、csv等。

    地图的绘制原理是基于大量的散点,勾勒成曲线,再连接成多边形——其中每一块多代形代表一个地区,可以是国家、省、市、区县等。

    地图的应用主两有种情况:一是如上图一样以颜色填充每一个多边形来映射一个指标,这种情况下地图跟柱状图本质相同,但是多了多边形之间的位置关系;另一种是在地图上叠加散点或者曲线,来表征各个点之间的地理位置。

    地球图

    地球图

    地图是二维的,三维的就是地球图。这种图形一般是交互的,也就是说你可以用鼠标实现地球的旋转和缩放等操作。

    值得一提的是,不要仅仅为了3D就使用地球图,要看数据本身的情况。如果你的数据范围本来就覆盖全球,用地球图很合适;但如果你的数据范围小,就一个国内,甚至一个省市内的,搞个地球图就太浮夸,而且整个球上只有一个非常小的区域有数据,是很不和谐的。

    网络图

    网络图

    网络图的元素包含点和边,边分为无向边、单向边和双向边来表征点与点的连接关系,边的粗细可以映射这种关系的强弱。

    arc diagram

    arc diagram

    arc diagram也是一种网络图,只不过它把所有的节点一字排开,以弧线来表示边。这样看起来艺术感更强,适合于节点较多的网络关系可视化。

    和弦图

    Chord Diagram

    和弦图一般用来表示双向的网络关系(比如AB两个城市相互流入流出了多少人),数据结构一般为邻接矩阵。当节点很多的时候,各种弧线交叉得就非常密密麻麻,这种情况下,要么交互,要么考虑别的图形。

    hierarchical edge bundling

    hierarchical edge bundling

    hierarchical edge bundling也表示节点间的网络关系,不过它把边扭曲成曲线,这样就适合节点比较多的可视化

    矩形树图

    矩形树图

    矩形树图本质就是决策树的可视化,只不过排成矩形。它也是把各个变量层层细分,这一点跟sunburst图类似。当变量比较多的时候,做成交互可缩放的形式更合适。

    平行坐标图

    平行坐标图

    平行坐标图的优点是可以把多个变量并形排开,把每一个记录都以折线连接上。这样当数据量大的时候,其实可以很方便地观察各个变量的分布情况。

    桑基图

    桑基图

    桑基图看起来跟平行坐标图有点像,但含义不一样。桑基图主要的用法是表征流量在各个层级的流动关系,上一层如何向下一层分散,下一层如何由下一层汇聚。

    漏斗图

    漏斗图

    互联网运营有一个很重要的概念就是层级转化,这个每层的转化率用漏斗图来可视化,形神俱佳。如果两层之间的宽度近似,表征该层的转化率高;如果两层之间的宽度一下子减小了很多,表示转化率低。

    仪表盘

    仪表盘

    仪表盘的观赏性大于实用性,实际上它的功能很简单,就是表征一个数值型变量在最小值和最大值之间的什么分位。

    象柱形图

    象柱形图

    象柱形图其实就是柱形图,只不过把柱子换成了其它的图形。如果数据本身有比较具体、形象的含义和背景,那么用象柱形图是一种比较新颖的选择。

    主题河流图

    主题河流图

    主题河流图好看,但不好解释,如果不是交互式的,最好不要用。它一般是把多个类别随时间的变化数据堆叠起来,表征随时间变化的趋势。

    词云图

    词云图

    词云图即是对词汇的频数进行可视化,一个词越大它出现的次数就越多,一般与文本挖掘配合使用。

    在实际的数据可视化中,往往不是孤立地用一个基本图形,把多个图形组合、邻接,能交叉对比出更多的信息。比如在柱状图上叠加折线图,在地图上叠加散点图,把多个柱状图放在一起对比等等。

    记住数据可视化展现信息是第一位的,好看倒是其次。

    图形语法

    看了以上这么多图形,对可视化图形也有了一个感性的认识。现在基于ggplot2粗略地介绍一下图形语法,个人总结,既不全面也不系统;想学习全面的图形语法请去专门学习。

    • 数据(data):数据才是图形的灵魂,这点无需解释。

    • 几何对象(geom):也就是图形本身,这是可视化的外形。根据数据特征,选择最合适的图形。

    • 映射(mapping):映射即使把数据和图形给连接起来。映射什么数据变量,它是连续的还是离散的?

    • 标度(scale):这个是从数据中剥离,但是控制数据如何映射到图形上的属性。图形中用什么通道来映射?常用的有颜色、长度、面积、形状、透明度等通道。

    • 坐标系(coord):坐标系不一定非得是直角笛卡尔坐标系,比如对于地图并不适合,所以要做专门的投影操作。转换坐标系也有造成不同的视觉效果,比如把柱状图的坐标系转换成极坐标系就变成了玫瑰图。

    • 统计变换(stat):对数据进行常规的统计操作,不过也可以先把数据处理好,可视化的时候就不再做变换。

    • 分面(facet):如果图形维度较高,并不是一张图能说明的,那么就分面处理。分面实际上是多加了一个维度,就像一页纸和一页书的区别。

    • 位置(position):一般来说图形各个元素的位置是由数据决定的,不过在不影响分析的前提下为了视觉美观也可以做一些微调。比如有的散点图只看它在y轴的高度,这个时候就可以在x轴上加扰动,没必要很多点都挤在一起。

    掌握了图形语法,对理解可视化的本质,构思图形属性很有帮助;只有掌握了图形语法,才能真正自由地去创造数据可视化,而不仅仅只是往模板里套数据。

    交互方式

    去年在浙大接受可视化培训时,陈为老师(浙大教授,国内数据可视化领域比较权威的学者)提到了一句:交互性是数据可视化与信息图的区别。什么是交互,就是用户输入一个信号,可视化系统能给出响应,以帮助他更好地理解可视化。数据可视化的本质是以简单、直接的图形帮助读者更容易理解数据背后的规律,但许多可视化图形做得太复杂了,反而不利于解读,这个时候交互就能比较有效地解决这个问题。

    交互的好处主要有:

    • 节省空间。想想看,如果要把一个月每天的数据都做一张图,难道要做30张图?以交互的方式,让用户自己选择哪一天,然后进行数据筛选、计算、重新画图,1张图就够了。

    • 展现源数据。图形一般是对数据的具象化,所以它一般不展现具体的数字。但是当用户就想了解具体的数字,不必再贴一张表格,把鼠标移到对应的位置就会弹出数据提示框。

    • 引导性强。如果只把一张图扔给用户让他们自己去理解,这样体验太差;配个人在一边讲解成本又太高。交互式可视化系统可以做引导模块,引导用户去探索、理解,也能增加用户的兴趣和成就感。

    • 视频教程:R语言recharts包绘制交互式图形

    常用配色

    史上最全的图表色彩运用原理

    对于一个直男来说,配色方案一直是很苦恼的问题。有条件的话最好找设计师参考,没有的话最简单的方法就是参考比较成功的可视化作品的配色风格。

    配色方案没有具体的规律总结,主要靠感觉。下面贴一些配色方案自行体会即可。

    调色板

    bootswatch

    可在bootswatch上参考相关的CSS配色方案。

    常用工具

    数据可视化的工具很多,也有不多人已经总结过,这里就大致提一下。

    ggplot2

    R最擅长的除了统计建模就是可视化了,而ggplot2是最流行、最强大的绘图包(应该没有之一)。对于静态图,只要你有足够的创意,ggplot2基本都可以通过其系统完备的画图语法实现。而R中也有相关的包可以把ggplo2图形变成交互式,弥补了ggplot2本身不能交互的弱点。好色之旅

    d3.js

    d3.js个很强大的库,许多先进、前卫的图形在上面都有demo,它可以在较底层以较高的自由度画图并配置交互效果。但是它的学习曲线很陡,坑也较多。

    echarts

    echarts在江湖上被称为”百度为数不多的良心产品“,这个库跟d3相反,它离应用层更近,提供了许多示例模板,把代码copy过去改改数据就行了。所以echarts的优点是上手容易、图表漂亮、交互式效果也很好,缺点是自由度低,一旦你有个创意echarts没提供对应的模板,那就没办法了。

    Excel

    随着Excel的发展,它的图表也越来越丰富美观,很容易上手,仍然是把数据往模板里套的方式。推荐 3 个超赞的 EXCEL 插件,让你 5 分钟从小白变大神

    PS & AI

    这两个是设计师的工具,但是出了一张可视化的图之后往往需要进一步修缮,这就是设计师的工作了。可以生成一张pdf矢量图,然后导入PS或AI中,这样对每一个元素操作都很方便。生物AI插图素材获取和拼装指导  文章用图的修改和排版(2)

    DataV

    最后友情帮助阿里打个广告。DataV很适合做大屏可视化展示,效果很炫酷,而且模板越来越成熟,上手难度也越来越低,同时价格也不贵。

    DataV做的大屏展示

    思考一个问题:数据可视化到底是否需要编程?对于大数据量、自由度要求较高、创意设计强的可视化应当要编程(特别是前端编程),但是对于日常小规模、简化、通用的可视化,用工具即可。

    而且随着数据可视化技术的发展,它的门槛一定是越来越低,越来越不需要编程也能做出很好的可视化效果。

    应用场景

    大屏展示

    这种情况一般是企业级的数据可视化应用,一般是领导向客户展示介绍产品和业务时所用,所以它的难度和工作量也最高。大屏展示要求大气、炫酷、交互性强。

    原型分享

    比如用R中的shiny快速搭建一个可视化原型,然后在公司内部搭建一个内网服务器部署上去,内部同事都可以交互使用,很方便地了解产品原型及数据规律。这种情况下不必太花哨,但是要具体、清晰,还有要一定的交互性。

    图文报告

    这个是放在报告中或者PPT (你和PPT高手之间,就只差一个iSlide)中展示给别人看的,所以静态图表就行,这个难度最低。报告中的图表要求简洁、清晰、易于解读。

    可视化比赛体会

    最后谈谈去年参加的阿里云天池公益云图数据可视化创新大赛的体会,有幸能跟很优秀的朋友组队拿了冠军,还能结识阿里官方工作人员以及不少同样优秀的朋友,收获很大。仅从数据可视化本身的角度来说,那场比赛也给了我深刻的体会:

    • 数据可视化本身是表层的东西,可是一款优秀的数据可视化一定要有深刻的内涵。从技术的角度来说,要有大数据整理、数据分析和数据挖掘的智能因子在里面;从背景的角度来说,可视化作品就如同文艺作品一样要源于实际,高于实际,假大空、纯粹只为了炫技的可视化并没有什么意义。

    • 不要只用套路,要有自己的创意和设计。有一些作品只不过纯粹套用一下echarts的模板,除了数据改了一下,其他都没改;这种作品即使能过初赛,也不能过复赛。

    • 数据可视化是为了向别人展示,让别人理解数据背后的背景和内容的,也是整个数据分析的最后一环。所以除了可视化作品本身,演讲也是很重要的,不要张口闭口一堆貌似高大上的技术,那只会适得其反;要讲故事,讲得越通俗、越有趣效果越好

    对作图感兴趣的朋友可进入腾讯课堂:http://bioinfo.ke.qq.com,里面有关于如何用Adobe Illustrator对图形进行编辑、拼合、排版、简单模式图绘制的视频,可免费观看。还有使用R绘制图形的课程。

    此外,您也可以体验生信宝典团队开发的在线绘图工具,关于在线绘图工具的介绍点击阅读《简单强大的在线绘图-升级版》一文。

    其它相关推文如下:

    点击阅读原文,跳转至作者专栏。

    作者:真依然很拉风,简书作者。我一句话不说,那是坠吼的。但是看到你们这么热情,我一句话不说也不好。

    (来源:https://www.jianshu.com/p/1f9db668a8c2,已获授权)

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  • 数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,...

    数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。
      并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来,实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此,数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。

    图形表现数据,实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、预测未来趋势。另外,利用可视化技术可以实时监控业务运行状况,更加阳光透明,及时发现问题第一时间做出应对。例如天猫的双11数据大屏实况直播,可视化大屏展示大数据平台的资源利用、任务成功率、实时数据量等。

    数据可视化能做到简单、充实、高效、兼具美感就是好的可视化:

    简单点说好的数据可视化和好的产品是一样,都有友好的用户体验,不能让人花了时间又看得一头雾水,甚至被误导得出错误的结论。准确 用最简单的方式传递最准确的信息,节约人们思考的时间。 最简单方式就是最合理的图表,需要根据比较关系、数据维数、数据多少选择。

    充实一份数据分析报告或者解释清楚一个问题,很少是单一一个的图表能够完成的,都需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合佐证分析结论。

    高效成功的可视化,虽表面简单却富含深意,可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解,管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。

    美感除了准确、充实高效外,也需要美观。 美观分为两个层次,第一层是整体协调美,没有多余元素,图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是经过合理安排的 ,UI设计中的四大原则(对比、重复、对齐、亲密性) 同样适用于图表。 第二层才是让人愉悦的视觉美,色彩应用恰到好处。把握好视觉元素中色彩的运用,使图形变得更加生动、有趣,信息表达得更加准确和直观。色彩可以帮助人们对信息进行深入分类、强调或淡化,生动而有趣的可视化作品的表现形式,常常给受众带来视觉效果上的享受。协调美是视觉美的基础
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    2.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    3.大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html


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  • 数据可视化之总结

    2017-06-27 08:49:00
    之前三周分别针对Berkeley Earth,AQICN和Earth Nullschool三个网站的前端技术做了总结,分别简称为BAE,今天我们抛开技术,和大家聊两点: 三个网站的对比 数据可视化的认识 三个网站的对比 如果做一个比喻,我的...

    之前三周分别针对Berkeley EarthAQICNEarth Nullschool三个网站的前端技术做了总结,分别简称为BAE,今天我们抛开技术,和大家聊两点:

    • 三个网站的对比

    • 数据可视化的认识

    三个网站的对比


    如果做一个比喻,我的感觉是B像一个事业有成的中年,A像一个充满活力的青年,而E则是一位不拘一格的艺术家。如下是三个网站在中国区域的AQI可视化效果,看到这个对比图后,你的第一印象是什么?中间京东618广告?听的我一口血吐到屏幕上。

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    首先,Berkeley有大量的原始数据,对数据管理上有很高的要求,比如历史数据的对比,同时采用netcdf的数据存储形式,供用户下载。作为一个科研机构,他的重心是研究,可视化上更侧重反映数据的统计和分析,比如全球气温,中国的污染等,因此,基于数据的自身需求两方面,更侧重服务端开发,对前端要求很小,所以,B站很适合当作数据服务提供者。

    其次,从AQICN投放广告的行为,不难理解,这是一个应用为主的网站,本身并不侧重于数据的维护,而侧重于给用户展现实时实用的数据,我们很容易从A站找到当前的气温,AQI等数据,48小时内的情况,未来两周的趋势等,但数据在时间维度上仅支持较短区间。本质上来看,数据管理并不是自己的分内事,如何将这么多种类,杂乱的数据,以一种规范,高效,安全的方式传输,是他的核心,所以代码的更大一部分是在数据的请求,解析,而在前端展现上,风格就是四个字:简单易用。这和B站有很鲜明的对比,前者数据单一,但专业性很强,比如近60多年的全球气温,最近半年每天的PM数据,而后者数据类型应有尽有,但更大众化,比如多数用户不关心去年今天的气温,但想知道明天的天气预报。

    最后是我最欣赏的E站,很好的可视化效果,同时也没有丧失实用性。不知道我了解的是否真实:作者是一位跳伞爱好者,同时也是微软的一名开发人员,每次跳伞都要了解当前的天气,特别是风,正是基于自己的这个需求,同时也有开发能力,所以搭建了这个网站,来方便全球跳伞爱好者,逐步扩展和丰富。这里有不少出彩点:统一的传输格式epak,数据解析和传输上都有较好的保证;合理使用D3等第三方库,代码很轻;在实用和可视化效果上都很出色,技术和艺术上都很棒。说了这么多,无非是想告诉广大女性,如果有幸认识了一位优秀的程序员,这是上天赐予你的机会,千万不要错过。当然,这里的重点是优秀这一稀缺性。

    数据可视化

    既然是数据可视化,数据则是其中的核心,BAE三个网站,同一类型的数据,以自己不同的理解和定位,各自找到了其稀缺性。好的可视化是一种表达数据的方式,能够帮助你发现那些盲点。所以,当我们面对问题时,不要急于解决问题,而是要抓住问题的本质。

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    数据可视化是一个很大的范畴,如上是FlowingData网站的一个简单分类,把一份数据从处理,统计,传输到最后的设计,渲染,这是一个很长的环节,技术上可以只攻克其中一个,但真的做事情,则要把这条线贯通。

    目前可视化的工具和库也很多,比如D3,Echart等,也有很多开放的数据,都是值得我们研究和学习的对象,一份数据,可以多个维度的展现其不一样的价值。如下图,是最近十年的全球气温变化,以地球为载体体现气温变化,以统计图现实具体的数据变化,同时辅以时间轴和播放速度,丰富交互体验。

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    喜欢如上范例的,在公众号中回复“planet”,获取示例代码

    另外,如果在数据的前面加上一个大,就变得更有意思了,如何保证数据传输和解析性能,如何实现大数据的渲染,传统的json已经无法胜任,相比而言,arraybuffer和webgl是大数据下Web传输和渲染的必然趋势。如下,左侧是WebGL渲染,右侧是Canvas2D方式,仔细看绿色区域的过渡效果,前者平滑,后者略有跳帧,留给大家一个问题,你觉得跳帧最可能的原因是什么?自认为这是一个好问题,因为Canvas2D是可以做到平滑的,只是...要清楚为什么。

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    我并没有在数据可视化方面有过多的学习和研究,如果对这方面有兴趣,想要深造,推荐这个网站(flowingdata.com)和它推荐的书。所谓的创新,不是凭空的想象,而是日积月累的知识,不经意的碰撞所迸发出的火花。我们不能预测某个引爆点,但唯有不断充实自我,方能为这个奇点的到来做好准备。

    If there is a light, don't let it go out. 有生之年一定要去一次的演唱会

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  • Python数据可视化总结

    千次阅读 2016-10-06 00:41:06
    Python的画图与显示功能...在给你的观众交流观点,给领导汇报工作时,可视化同样重要,同时,也很有必要去让图表吸引注意力和印入脑海里。 在Python中numpy,pandas,matplotlib,seaborn是几个重要的模块。Matplotli

    Python的画图与显示功能

    用Python完成数据分析后,如何把结果呈现出来,比如画一个吸引人注意的图表相当重要。当你探索一个数据集,需要画图表,图表看起来令人愉悦是件很高兴的事。在给你的观众交流观点,给领导汇报工作时,可视化同样重要,同时,也很有必要去让图表吸引注意力和印入脑海里。
    在Python中numpy,pandas,matplotlib,seaborn是几个重要的模块。Matplotlib自动化程度非常高,但是,掌握如何设置系统以便获得一个吸引人的图是相当困难的事。为了控制matplotlib图表的外观,Seaborn模块自带许多定制的主题和高级的接口。

    一、安装完整第三方模块包

    Anaconda版本的安装很方便,利用conda命令能随时查询和更新、安装模块,相当便利。

    conda list

    列出所有的已安装的packages模块

    conda install name  

    name是需要安装packages的名字,比如,我需要安装numpy包,输入上面的命令就是:

    conda install numpy 

    单词之间空一格,然后回车,输入y就可以了

    二、python的数据显示样例

    这里在Windows安装的Anaconda里选择打开IPython程序。在画图之前,请注意设置显示环境,输入命令:

    %matplotlib inline

    表示在命令行显示

    %matplotlib qt

    表示在图片显示

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    np.random.seed(sum(map(ord, "aesthetics"))) 

    先完成准备工作,引用需要的第三方模块。
    接着让我们定义一个正弦函数,并画出来,这将帮助我们了解我们可以控制的不同风格的参数

    def sinplot(flip=1):
        x = np.linspace(0, 14, 100)
        for i in range(1, 7):
            plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip) 

    默认情况下matplotlib显示的图片如下:
    这里写图片描述

    我们再尝试一下seaborn的画图效果:

    import seaborn as sns
    sinplot()

    画图的显示效果如下:
    这里写图片描述
    seaborn默认浅灰色背景与白色网络线比matplotlib的颜色更加柔和。几乎在所有情况下,人们喜欢图甚于表。默认情况下白灰网格的形式可以避免过于刺眼。在多面作图的情况下,网络形式显得相当的有利,提供了一种作图结构,这对模块中的一些复杂工具非常重要。

    seaborn将matplotlib的参数划分为两个组。第一组控制图表的样式和图的度量尺度元素,这样就可以轻易在纳入到不同的上下文中。

    操控这些参数由两个函数提供接口。控制图的样式,用axes_style()和set_style()这两个函数。度量图则用plotting_context()和set_context()这两个函数。在这两种情况下,第一组函数返回一系列的参数,第二组则设置matplotlib的默认属性。

    End


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数据可视化结论