火星地图

这是一个程序员使用 python 绘制的火星的地图，即具有程序员的严谨，又具有艺术的美感，amazing!
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原文链接

by @萧庆(xiaoqing)

实时网络威胁世界地图可视化

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荷兰国土面积不大，但网络威胁最为密集：
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中国受到的网络威胁不多，主要是名为 BAD 的攻击。看大致方位集中在贵州一带：
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美国的 BAD 威胁集中在波士顿附近：
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by @十吾(shiwu-5wap2)

被野火席卷的澳大利亚

  • 自 10 月份以来，澳大利亚野火已经烧毁了全国数百万英亩的土地，摧毁了1000多个房屋，并杀死了至少 19 人，其中包括 3 名志愿消防员。成千上万的游客和居民被迫从东南沿海地区撤离，逃往安全地带。尤其是在新年即将来临的日子里，在风和炎热的夏季烈火的推动下，致命的野火继续在澳大利亚东南部蔓延。从👇下图可以看到，今年澳大利亚的野火范围很广，而且大多分布在人口密集的东南部沿海地区。

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  • 其中受灾最严重的是新南威尔士州，包括澳大利亚最大的城市悉尼，正处于 20 年来最严重的火灾季节。👇下图是 2001 年至 2009 年新南威尔士州每年发生野火的数量，可以看出，澳大利亚的 2019 年火季开始得很早，而且异常残酷。而且进入火季以来，野火数量成几何级数量增长。

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  • 2019 年也是澳大利亚过去百年间，有记录以来温度最高、气候最干燥的一年。

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  • 最后附上澳大利亚野火的卫星图片，非常恐怖，灾难程度和破坏力完全不亚于科幻片里的场景。这其实在提醒人类，气候灾难其实离我们并不遥远，一旦发生，都是我们的不可承受之痛。

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by @诸岳(dengfuping)

一带一路故事地图讲述中国文化

一支来自新加坡的创业团队 - Kontinentalist，不仅仅在研究中国以及亚洲的快速发展的文化，还希望普济众人，用好看好用的交互地图展现给观众们。
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by @ThinkGIS(xiaofengcanyue)

Unit Visualization在深度报道中的运用


https://graphics.reuters.com/MINING-TAILINGS1/0100B4S72K1/index.html

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《THE LOOMING RISK OF TAILINGS DAMS》是路透社最近发出的一篇针对矿难进行调查的深度报道，其中大量运用了可视化辅助元素。值得注意的是，unit visualization部分在故事讲述中从单例到small multiples，从单色color mapping的变化。

by 米法

沉浸式体验，探索公共交通线路的声纹


https://commute.dataveyes.com/
通过将数据可视化和噪声数据化相结合，我们可以看到和听到围绕我们在日常上下班途中的噪音。这样使直接影响我们的疲劳和健康的城市中的噪声污染变得明显而富有诗意。所收集的数据使用匹配所收集的分贝和谐波频率的算法生成。
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by @镜曦(jingxi.lp)

This Excel chart looks standard but gets everything wrong


Junk Charts上的文章对CNBC的一个分析全球各地区汽车销量的图形的评价：看起来很标准，但它所有方面都有问题，认为它应被钉在耻辱柱上。
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文章认为它的问题有：
1) 使用堆叠柱使得不容易读出各个区域独自的数据
2) 每个地区的趋势不容易感知
3) 堆叠柱使用柱子高度来感知数据，但这里高度没有意义，因为有负增长，高度不能表达净值
4) 黄色的折线图例上写的Total，但增长率不能用4个地区的增长率做SUM，应该是加权平均

Junk Charts最后还给出改进后的版本：
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文章对图形使用的分析对思考如果正确使用图表和评价图表很有帮助。

by @翎刀(zqlu)