权力游戏可视化
该可视化总共37个主要角色和8个在故事中非常重要的角色。数据包括角色名称,忠诚,活着或死亡状态,死亡原因,出现次数,出身,宗教,文化和写照。
主要方式以三种方式将来自维基亚的数据映射到视觉元素:颜色/颜色渐变,关系路径和缩放刻度线(条)。在我们的主圆图中,每个房屋,死亡原因和角色都有自己的标记。房屋是绿色的,刻度线的大小和阴影(颜色)表示该房屋中主要角色的数量。死亡原因是红色,刻度线的大小和阴影表示以这种方式死亡的主要角色的数量。字符为蓝色,刻度线的大小和阴影表示字符出现的剧集数。
每个角色都有通往他们效忠的房屋和死亡原因的路径(如果他们已经去世)。这些路径的颜色在从一个刻度线的颜色到另一个刻度线的渐变上运行。通过这种方式,您可以直观地看到最重要的关系而不是不太重要的关系。例如,House Baratheon(一个在权力的游戏中包含许多关键人物的主要房子)的路径比来自House Tarth(一个角色最初来自但对故事不重要的小房子)的路径更为突出,因为与具有较高忠诚度的房屋相关的较暗颜色。
轨道卫星🛰60年
1957 年 10 月 4 日,苏联发射了由导弹材料改造而成的第一颗人造卫星 斯普特尼克一号
,标志着人造卫星的时代正式开启。从那儿以后,已经有 70 多个国家向地球轨道发射了超过 8000 颗卫星,平均每年有超过 180 颗新卫星发射进入轨道。为纪念空间探索 60 周年,国外的一个团队统计了地球的每一颗人造卫星,并制作了一幅交互式的 3D 地图。地图从 第一颗卫星
、 空间巴比伦
、 卫星的命运
、 轨道运行
、 我们为什么需要卫星
、 卫星的未来
等几个方面全面展示了人类利用卫星探索空间的历史和现状。
by @诸岳(dengfuping)
Algorithm Visualizer
从静态文本或书本上面学习算法是非常枯燥的,虽然已经有很多做的很棒的网站可以查看各种算法的动画,但对于开发人员来说,没有什么能比将实际代码的执行过程可视化更容易理解的了。
那么问题来了,究竟有没有一种工具,能够将代码的执行过程实时可视化展现出来,让我们可以很直观的看到整个执行过程呢?Algorithm Visualizer也许就是你想要的那个答案,Algorithm Visualizer是一个交互式在线平台,可以通过代码可视化算法。
可视化二分查找算法:
可视化深度优先遍历算法:
by @聚则(moyee-bzn)
事实并不是你从媒体看到的
一组有趣的事实:美国人死亡原因的比例统计 vs 美国人在谷歌上搜索的关键词的比例统计 vs 美国媒体报道内容的比例统计。
by @步茗Neo(neowang)
ColorMap(ND):一种用于将多元数据映射到颜色的数据驱动方法和工具
TVCG2018的文章。对于多变量数据,在可视化中很难行之有效地仅用颜色来编码它们,来使我们能够了解这些数据样本的属性构成以及样本之间的相异性。这篇文章中的多元数据映射到颜色的方法,简单说就是将数据点嵌入到优化后Radviz空间,再根据嵌入点的坐标,在构建的等形状并且感知均匀的色彩空间中,计算得到相应的色彩值。由此,数据样本间的相异性、属性间的相异性以及数据样本与属性之间的关联可以通过颜色来感知。
论文:ColorMap(ND): A Data-Driven Approach and Tool 2 for Mapping Multivariate Data to Color
by @顾己(u210901)
Connected World: Untangling the Air Traffic Network
基于OpenFlights.org的数据,对全球3275个机场,37153个航线,应用力导布局,得到了如下图所示的可视化结果。图上每个节点表示机场,边表示航线。机场的经度视觉映射到节点的颜色,而每个节点的度数视觉映射到节点的大小(机场的航线越多,对应的节点越大)。
从上图中可以发现一些信息:印度飞往中东的航班要多余飞往南亚和东亚的航班。拉丁美洲的机场分别聚成了两类,一类是与北美紧密相连的中美洲,另一类是南美。需要指出的是,亚州和北美之间的航线从图上不容易看出来,实际上是有的,只不过中间隔了欧洲,被遮挡在了下面。
如果把节点放在世界地图上,得到基于地理空间布局的图可视化结果,如下图所示:
by @长哲(changzhe)