History

leestott c32bb6bc1a 🌐 Update translations via Co-op Translator		4 weeks ago
..
solution	🌐 Update translations via Co-op Translator	4 weeks ago
starter	🌐 Update translations via Co-op Translator	4 weeks ago
README.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	4 weeks ago
assignment.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	4 weeks ago

README.md

Unescape Escape

製作有意義的視覺化圖表


有意義的視覺化圖表 - 手繪筆記由 @nitya 提供

「如果你對數據施加足夠的壓力，它會承認任何事情。」-- Ronald Coase

作為一名數據科學家，基本技能之一就是能夠創建有意義的數據視覺化圖表，幫助回答你可能有的問題。在進行數據視覺化之前，你需要確保數據已經像之前課程中所做的那樣被清理和準備好。之後，你就可以開始決定如何最好地呈現數據。

在本課中，你將學習：

如何選擇正確的圖表類型
如何避免誤導性的圖表
如何使用顏色
如何設計圖表以提高可讀性
如何構建動畫或3D圖表解決方案
如何創建創意視覺化

課前測驗

選擇正確的圖表類型

在之前的課程中，你已經嘗試使用 Matplotlib 和 Seaborn 創建各種有趣的數據視覺化圖表。通常，你可以使用以下表格來選擇正確的圖表類型來回答你的問題：

需求	建議使用的圖表類型
顯示隨時間變化的數據趨勢	折線圖
比較類別	條形圖、圓餅圖
比較總量	圓餅圖、堆疊條形圖
顯示關係	散點圖、折線圖、分面圖、雙折線圖
顯示分佈	散點圖、直方圖、箱形圖
顯示比例	圓餅圖、甜甜圈圖、華夫圖

✅ 根據數據的組成，你可能需要將其從文本轉換為數值，以支持某些圖表。

避免誤導

即使數據科學家謹慎地為數據選擇了正確的圖表類型，數據仍然可能以某種方式被展示來證明某個觀點，往往以犧牲數據本身為代價。有許多關於誤導性圖表和信息圖的例子！

🎥 點擊上方圖片觀看關於誤導性圖表的會議演講

這張圖表反轉了 X 軸，根據日期顯示了與事實相反的內容：

這張圖表更具誤導性，因為視線會被吸引到右側，得出 COVID 病例在各縣隨時間下降的結論。事實上，如果仔細查看日期，你會發現它們被重新排列以製造這種誤導性的下降趨勢。

這個臭名昭著的例子使用了顏色和反轉的 Y 軸來誤導：與其得出槍支友好立法通過後槍支死亡人數激增的結論，事實上視線被誤導以為情況正好相反：

這張奇怪的圖表展示了比例如何被操縱，效果令人啼笑皆非：

比較無法比較的事物是另一種不正當的手段。有一個精彩的網站專門展示「虛假的相關性」，例如緬因州的離婚率與人造奶油的消耗量之間的「事實」相關性。一個 Reddit 群組也收集了數據的醜陋用法。

了解視線如何容易被誤導性圖表欺騙是很重要的。即使數據科學家的意圖是好的，選擇一個不合適的圖表類型（例如顯示過多類別的圓餅圖）也可能具有誤導性。

顏色

從上面提到的「佛羅里達槍支暴力」圖表中可以看到，顏色可以為圖表提供額外的意義層次，特別是那些不是使用 Matplotlib 和 Seaborn 等庫設計的圖表，這些庫自帶各種經過驗證的顏色庫和調色板。如果你是手動製作圖表，可以稍微學習一下色彩理論。

✅ 在設計圖表時，請注意可訪問性是視覺化的一個重要方面。你的某些用戶可能是色盲——你的圖表是否對視障用戶友好？

選擇圖表顏色時要小心，因為顏色可能傳達你未曾預料的含義。上面「身高」圖表中的「粉紅女士」傳達了一種明顯的「女性化」意義，這進一步增加了圖表本身的怪異感。

雖然顏色的意義可能因地區而異，並且根據其色調的不同而改變，但一般來說，顏色的意義包括：

顏色	意義
紅色	力量
藍色	信任、忠誠
黃色	快樂、警告
綠色	生態、幸運、嫉妒
紫色	快樂
橙色	活力

如果你需要為圖表設置自定義顏色，請確保你的圖表既具有可訪問性，又能與你想要傳達的意義相符。

設計圖表以提高可讀性

如果圖表不可讀，那麼它就沒有意義！花點時間考慮調整圖表的寬度和高度，使其與數據比例相符。如果需要顯示的變量（例如所有 50 個州）很多，盡量將它們垂直顯示在 Y 軸上，以避免水平滾動的圖表。

標記你的軸，必要時提供圖例，並提供工具提示以便更好地理解數據。

如果你的數據在 X 軸上是文本且冗長，可以將文本傾斜以提高可讀性。Matplotlib 提供了 3D 繪圖功能，如果你的數據支持的話。使用 mpl_toolkits.mplot3d 可以生成更高級的數據視覺化。

動畫和 3D 圖表展示

當今一些最好的數據視覺化是動畫的。Shirley Wu 使用 D3 創作了許多令人驚嘆的作品，例如「電影之花」，每朵花都是一部電影的視覺化。另一個為《衛報》製作的例子是「Bussed Out」，這是一個結合了 Greensock 和 D3 的互動體驗，並採用滾動敘事的文章格式，展示了紐約市如何通過將無家可歸者送出城市來處理這一問題。

「Bussed Out: How America Moves its Homeless」來自 The Guardian。視覺化由 Nadieh Bremer 和 Shirley Wu 製作

雖然本課無法深入教授這些強大的視覺化庫，但你可以嘗試在 Vue.js 應用中使用 D3，創建一本書《危險關係》的動畫社交網絡視覺化。

《危險關係》是一部書信體小說，或以一系列信件形式呈現的小說。由 Choderlos de Laclos 於 1782 年撰寫，講述了 18 世紀末法國貴族中兩位主角 Vicomte de Valmont 和 Marquise de Merteuil 的惡毒、道德淪喪的社交操縱故事。最終兩人都走向毀滅，但在此之前造成了巨大的社會破壞。小說以他們寫給圈內各人的信件形式展開，或為復仇，或僅僅為製造麻煩。創建這些信件的視覺化，來發現敘事中的主要關鍵人物。

你將完成一個網頁應用，展示這個社交網絡的動畫視圖。它使用了一個庫來創建網絡視覺化，基於 Vue.js 和 D3。當應用運行時，你可以在屏幕上拖動節點來重新排列數據。

專案：使用 D3.js 構建一個網絡圖表

本課文件夾包含一個 solution 文件夾，你可以在其中找到完整的專案作為參考。

按照起始文件夾根目錄中的 README.md 文件中的指示進行操作。在安裝專案依賴項之前，確保你的機器上已運行 NPM 和 Node.js。
打開 starter/src 文件夾。你會發現一個 assets 文件夾，其中包含一個 .json 文件，記錄了小說中的所有信件，按編號排列，並帶有「to」和「from」的註釋。
完成 components/Nodes.vue 中的代碼以啟用視覺化。找到名為 createLinks() 的方法，並添加以下嵌套循環。

遍歷 .json 對象以捕獲信件的「to」和「from」數據，並構建 links 對象，以便視覺化庫可以使用它：

//loop through letters
      let f = 0;
      let t = 0;
      for (var i = 0; i < letters.length; i++) {
          for (var j = 0; j < characters.length; j++) {
              
            if (characters[j] == letters[i].from) {
              f = j;
            }
            if (characters[j] == letters[i].to) {
              t = j;
            }
        }
        this.links.push({ sid: f, tid: t });
      }