谁是最大的污染排放者
作者：Reuters Graphics 链接：https://graphics.reuters.com/CLIMATE-UN/EMISSIONS/jnvwexaryvw/
谁应该为我们大气中的高浓度二氧化碳负责？这取决于你从哪个角度看问题。
工业革命以来谁污染最严重？
美国自工业革命以来已排放的总二氧化碳量是最大的，中国的排放量仅为美国的一半左右。
谁目前排放的二氧化碳最多？
从这个角度来看，中国领先于其他所有国家，美国滑落到第二位。印度在 2020 年以占全球二氧化碳排放量的 7% 跃居第三。
人均排放量最大的地方在哪里？
如果以一个国家目前的人均排放量来定义这个问题，排名会完全不一样，卡塔尔会飙升至榜首。
美国下降到第13位，中国则下跌到第41位。同样地，就绝对年排放量而言，印度是一个大污染国，但其中许多人根本无法获得电力，因此排在第 131 位。
by @顾己(esora)
发现埋藏在 5 亿个数据点中的气候变化
作者：Duncan Clark 链接：https://flourish.studio/2018/02/27/climate-weather-map/
2018 年的冬天有些极端寒冷。当极地涡旋冻结了美国东海岸时，一些人认为这是全球变暖是一个神话的证据。当“来自东方的野兽”席卷欧洲时，类似的事情正在发生。但通过分析数以亿计的天气记录来寻找历史上最高和最低的温度，情况就不一样了。
by @伊钱耀(yiqianyao)
创意编程：使用柱状图创建摩天大楼
作者：Gwenael Le Bodic 链接：https://medium.com/@g.lebodic/creative-coding-experimenting-with-skyscrapers-8ccf9defd5dc
在 Web 端实现 3D 效果不一定要使用 WebGL，Line Art 就是这样一个 SVG 库。
作者使用 SketchUp、Processing 建模，用 Line Art 渲染摩天大楼。Github 地址为：https://github.com/glebodic/go-city
by @沧东(cangdong)
数据是丑陋的
作者：u/Kobedoggg u/moocow2009 链接：https://www.reddit.com/r/TheAnalystEconomy/comments/qq353d/would_this_not_have_been_clearer_with_the_map/
https://www.reddit.com/r/dataisugly/comments/qpr9w9/possibly_the_most_confusing_way_you_could_present/
逛 reddit 的时候习惯性地看 dataisbeautiful 专栏，无意发现了 dataisugly，里面有许多有意思的“丑”可视化。有些样式丑，有些让人迷惑。例如下图，展示了欧洲国家中，在国界上设有人为障碍的国家。看似 TreeMap 又有哪里不对，看懂了却又好像没看懂。
下图展示了各国家男女吸烟比例，乍一看应该是整根烟代表的是男女吸烟占总人口的比例，但图例中男性却似乎是白色+燃烧的部分，也就是总长度。并且在瑞典，让人误以为女性抽烟比例远高于男性，但该图将白色和灰色的字位置交换，其实表达的是男性占 5.9%，女性占 6.8%，比例是基本相等的。
by @十吾(shiwu-5wap2)
在英国哪里考驾照最容易通过？
作者：Will Sutton 链接：https://public.tableau.com/en-us/gallery/where-pass-great-british-driving-test
驾驶考试的地点重要吗？至少在英国，答案是肯定的。通过可视化英国 300 多个驾照考点的历史通过率，我们可以发现有些考点的通过率明显高于其他考点。可能的原因是，在英国，不同考点的交通路况、环岛数量和潜在的危险都可能大相径庭。
在这个图中，身处英国的驾照考生们不光能够快速找到离自己最近的考点，还可以通过特定视觉编码发现该考点的历史通过率和全国平均通过率的差距。另外，还能找到一些特殊现象。例如，发现该考点男性考生通过率更高还是女性考生通过率更高。
by @珂甫(pddpd)
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