惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

N
Netflix TechBlog - Medium
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
月光博客
月光博客
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
爱范儿
爱范儿
量子位
博客园 - 聂微东
Engineering at Meta
Engineering at Meta
WordPress大学
WordPress大学
GbyAI
GbyAI
MyScale Blog
MyScale Blog
IT之家
IT之家
P
Proofpoint News Feed
M
MIT News - Artificial intelligence
The Cloudflare Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
The Register - Security
The Register - Security
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
博客园_首页
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
F
Fortinet All Blogs
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Y
Y Combinator Blog
雷峰网
雷峰网
V
Visual Studio Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Last Week in AI
Last Week in AI
博客园 - 叶小钗
D
DataBreaches.Net
B
Blog
B
Blog RSS Feed
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
The GitHub Blog
The GitHub Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Recent Announcements
Recent Announcements
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
小众软件
小众软件
腾讯CDC
T
Threat Research - Cisco Blogs
SecWiki News
SecWiki News
Martin Fowler
Martin Fowler
D
Docker
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
T
Tenable Blog
Webroot Blog
Webroot Blog
宝玉的分享
宝玉的分享

Yorksite

Plog006:Pebble Time 2 到了! · Plog Plog005:忙碌的六月 · Plog Plog004:好吃好吃 · Plog Plog003:Until Then · Plog Plog002:春天花会开 · Plog Plog001:让人疲惫的AI与在战锤世界中仰泳,赞美欧姆尼赛亚? · Plog rhaeTree:一个基于 Rust 的进化树可视化编辑工具 · Articles 我的键盘快捷键们 · Articles 迟到的2025年度数码产品总结 · Articles 关于我和这个博客 · Info 买了一只十多年前的老 Pebble · Articles 盘点一下今年让我上头的那些游戏 · Articles 【吃了啥】新利查西菜馆 · Articles 根据Zotero数据库追踪新发表文献 · Articles 解决远程服务器上Singularity联网问题 · Articles 又是一个Mac软件列表 · Articles Vita3K存档转移到PSV实机 · Articles SnapGene创建多外显子基因结构 · Articles Rstudio也能用GitHub Copilot了 · Articles 双十一买了啥 · Articles 文献一团乱麻?试试PARA管理方法 · Articles 点名的风还是吹到了Blog · Articles 从Raindrop迁移到了Anybox · Articles 数据可视化——基本图形元素及其应用 · Articles 单变量异常值检测方法 · Articles 复现一张相关性图 · Articles 【读文献】单细胞分析最佳实践 · Articles Docker 打包 Shiny App · Articles 部署预印本追踪 TRxiv 到 Github Action · Articles Hello, again · Articles 论文可视化配色简易指南 · Articles Karabiner 助力,让你的键盘操作快人一步 · Articles 我的植物组学数据库合集 Ver.20220528 · Articles 利用 n8n 打造飞书 RSS 推送机器人 · Articles 「#」的前世今生 · Articles 克服低效率恐惧,回归健康生活 · Articles 科研论文作图基本知识 · Articles 为什么我们不喜欢学习 · Articles
1 dataset 100 visualizations 中有意思的可视化 · Articles
2023-03-10 · via Yorksite

Home / Articles / Interesting 1 Dataset 100 Visualizations

Published Mar 9, 2023

4 minutes read

分享最近看到的一组有意思的数据可视化。 由 ferdio 出品的,主题为「1 dataset 100 visualizations」。他们选用了一组非常简单的数据,用一百种不同的图进行可视化,借此「展示数据可视化的多样性和复杂性,以及如何使用有限的视觉元素来讲述不同的故事」。尽管使用了相同的原始数据,但每张图都有其独特的重点,传递出的信息也不尽相同。

我计划从中选几个有代表性的图,并尝试解读这种可视化突出了数据怎样的特点。 先从比较常见的开始,下面两张图都是将数值编码成了长度,算是最常见的柱状图了。依照组合顺序的不同,左图将相同年份的数据摆在一起,更能突出相同年度中,几个国家之间谁的数量更多;右边的图将同一国家两个年度的数据放在一起展示,更能体现出每个国家世界遗产数量都在上升这个趋势。 与此同时,假如使用堆积柱状图,则突出的是两个年度,这三个国家世界遗产总量的增长趋势。 另外,上面几张图中还有一个特点,它们都将各个部分的具体数值直接标注在了对应的区域。这种方式蛮好,可以减轻看图时「视线需要在坐标轴和数据间反复切换,估算数值」所产生的负担。在这样处理的图中,即使完全删去纵坐标轴也不影响数据解读。

下面这两张图则是让我比较眼前一亮的(尤其是下面第二张),仔细去看,它们虽然形状不太相似,但实际是几乎一样的两张图——用在一条直线上的位置标记多个数据点的数值。我觉得它们好在以下几个方面:

参考资料

1 dataset. 100 visualizations.