Python 数据可视化:数据可视化的类别

走在大街上,满眼都是广告——说明市场经济发达,这是好事情。再观察一下广告,多是以各种样式的图形呈现,而不是简简单单地把数字呈现出来——即使是数字,也想办法把数字搞得像图一样。这样做的目的是要吸引人的注意,并且能够让人一眼就能看到想要看的。

别以为这是广告商的策略,其实,他们只是顺应了大脑的特点(具体请参考有关心理学和脑科学的研究成果)。

因为大脑的这种喜好,所以才非常有必要“数据可视化”,即用某种适合的图形来表示某些数据。

数据可视化的类别

通常有两种可视化数据的方式——这是我提出的分类,如有雷同,纯属巧合:

  • 艺术性可视化
  • 数学性可视化

以 2018 年的中美“贸易战”为例,美国的媒体为了向美国老百姓说明中国经济发展的情况,特别是对美国经济的威胁,一定要使用到中国经济和美国经济相关数字,那么这些数字怎么展示?

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图 1 中美 GDP 比较(图片来源

这是一张预测中美 GPD 走势的图示,看此图,我想,美国人也没有什么太被刺激的感觉,因为看看两条线,未来即使有高低之别,但差别也没有那么吓人,况且,预测还可能不准确呢。

这就是数学性可视化,虽然比较理智的反映了数据。但是,给人的印象不是很深刻,或者没有让人感到受刺激。

再对比图 2。

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图 2 艺术性地表示 GDP(图片来源

虽然这张图中也包含了数字,但是,它同时配置了表示数字的图示,并且都很形象,人的视觉无形中就被图示所吸引了。把数字本来的抽象意义,用直观的方式表达出来,更刺激人的大脑。

这就是将原本的数据通过“艺术性可视化”的方式进行了表达。目的无非是要从视觉的维度让人感受到一种震撼。

“艺术性可视化”,它通常不会科学、准确地反映数据的含义,而是为了某个目的追求感官刺激,比如图 3。

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