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【连载】时光静好 岁月如歌(2)

London的雨——Hemingway地理

  • 二月 15, 2019
  • 地理
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London的雨是流亡者的雨。它丰硕、连绵、密集,不知疲倦地在高耸的水泥大楼之间向着街衢倾泻而下,街道马上沉入幽暗之井。躲进出租车,红灯停、绿灯行,面前的雨
刷单调地火速摆动,把纷至沓来的小寒从挡风玻璃上扫到一边,你会蓦地恍若落入陷阱。你确信,如此行驶多少个时辰也逃不出这几个方块囚室或水塘,涉过二个又一个水塘,却无望见到一座山包大概一棵真正的树。白惨惨的摩天大楼在古铜黑雾霭中若隐若现,似乎为亡者之城而立的一座座宏伟墓碑,楼身就如有点摇摆。这些时辰,
人走楼空。八百万人口、钢筋水泥的意气、建筑者的发疯,而那直插云端的却是寂寞。“尽管小编把全球的人整整抱住,也丝毫维护持续作者。”

透过那本书,我们得以起来知道数据可视化,探索数据的情势,并查找数据间的涉及,进而接纳符合自个儿的数码和目的的可视化格局。假诺你想长远学习数据解析或数额可视化,笔者提出没要求看那本书,即使你碰巧入门,希望从事数码解析或数额可视化方面工作,小编指出学习学习。

由来或然是,除了天空,London一文不名。天空晴朗、无边无际,向各省舒展开来,直至与地平线相接,它赋予London的是万紫千红的清早,还有黄昏的多姿多彩——光
焰四射的晚霞漫过第柒马路,洒向熙熙攘攘驶过商店橱窗的车流,夜幕未降,橱窗已早早亮起了灯光。当您看着通往阜南县的林荫大道,一路还足以瞥见滨河大道上的
那种暮色,道旁的哈德逊河水被落日映得通红;小车车水马龙,轻快、平稳地驶过,时不时地,车里突然冒出一句歌声,令人想到陡起的涛声。最后,我纪念了其余的黄昏时光,它们如此温柔、如此飞逝如电,令人心碎,从哈莱姆看去,灰色霞光笼罩着大旨公园一望无际的草地。一群群白人小孩正用木头球棒击球,春风得意地大喊大叫
大叫;穿着格子胸罩、上了岁数的意大利人则瘫坐在公园的长椅上,使出尚存的力气嘬着冰棒;松鼠在她们的脚边刨坑,寻找着不敢问津的美味。公园的树上,小鸟中国风队发布了帝国大厦上空第二颗超新星的上场;在一片高耸的楼房的背景中,两腿修长的国民追风逐电地走在路上,把光彩照人的外部和冰冷的眼神投向温柔暂存的天幕。
但当天空变暗,大概天光退去,London就又成了一座大城——白天的铁窗、夜晚的火葬柴堆。当万家灯火漂浮在一面面焦黑的高墙上被送入半空,清晨就像1个伟人
的葬礼柴堆,就好像各种夜晚在曼哈顿那三河之岛的半空中,都点火着一大团火焰,闷燃着、仍旧火光迸溅的高大房架高高耸立。

那是一本入门书籍,很基础很基础,既没有告诉大家怎么制作报表,也未曾告知大家多少可视化的正式,作者从多少个大的趋势去谈的:

本人对其他城市有谈得来的看法,但只对London独具那么些一闪即逝的显然心思、一种尤其难以遏制的牵挂和阵阵心疼。这么多月过去了,小编对纽约照样不解,作者是位于在
此地的神经病中间,照旧世界上最理性的人中等;生活是还是不是如塞尔维亚人说的那样轻松,大概此地的生活是还是不是像有时看起来的那样空虚;在1位就足足的地点雇佣十一人,而你却从不就此收获更快的服务,那是否自然;London人是自由派如故保守派,是客气的人民如故死魂灵;垃圾工戴着尺码正合适的手套干活,那是值得陈赞的如故不屑一提的;塔那那利佛广场庄园的班子在三个例外的场地里同时表演拾贰个节目,于是你哪些都想看又3个也看不成,那样的陈设是不是有用;在本人曾待过一夜间的溜
冰场(秋日赛车场那种场合,沐浴在尘埃弥漫的淡栗色光线中),数千青少年蹬着旱冰鞋,伴着金属滑轮的尘嚣轰响和最老总乐声,没完没了地打转,其表情竟会
严穆而专注,就像在解联立方程,那是否有重马虎义;最终,我们是相应相信那一个说欣赏独处是越发的人,依然天真地相信那么些因为尚未有人向您须求过身份证而惊叹的人。

一,怎么领会数据,明确了数码具有不显眼,差距背景下可具有差其余解读

简单的讲,小编不便精通伦敦。作者挖空心思,讨论着早晨的果汁、英格兰白兰地(BRANDY)加苏打水和它与浪漫的关系;出租车里的闺女和她俩秘密而短促的爱情;甚至从令人目瞪口
呆的领结都看得出的过于奢华和恶俗品味;反犹主义与友爱动物——后者涵盖了Brown克斯动物园的大猩猩直至自然历史博物馆的原生动物;以最飞速度为与世长辞和死者
化妆的殡仪馆(“安息吧,剩下的事交给大家办。”);可以在凌晨三点钟为您刮脸的美发店;在五个小时内由热变冷的天气温度;恍如辛辛监狱的地铁;各处张贴的广
告,上面笑脸如云,宣称生活不是悲剧;煤气厂脚下鲜花绽放的墓地;姑娘的美与前辈的丑;还有好多音乐正剧中的陆、海军将领[1]进驻在招待所门口,有的吹着哨子呼叫甲壳虫似的红、黄、草地绿出
租车,有的为你开门;最终还有在博罗县与市郊开车来回穿梭的人,他们就像是五十层高楼的升降机中丰硕多彩的电梯工,沿着笛Carl坐标上上下下。

2、平常生活中的那多少个运用到多少的案例和场景,比如人口的统计,天气变化的总计,雅观的地形图的布置


的,我知道不了。我逐渐精晓,城市像一些女孩子同样,惹你心烦、辖制你、剥去你灵魂的做张做势,她们滚烫地黏上你身体的每2个毛孔,既丑陋难堪又快乐怡人。作者就
是那般连着几天在London四方走动,泪水盈眶,只因为城市的气氛中弥漫着煤渣,作者在露天的八分之四光阴都用来揉眼睛,只怕擦去哈德逊河岸上的新泽西上千家工厂当作
热情洋溢贺礼送入人眼的细小金属球粒。不问可知,伦敦就是这么震撼小编的:像眼中的异国胴体,秀色可餐而又难以忍受,令人感动得流泪、愤怒得烈焰升腾。

三,数据可视化设计的结合,共几个部分:视觉按时、坐标系、标尺以及背景消息。可视化是1个架空的进程,是把数据映射到几何图形和颜料上,技术很不难通晓,难的是用怎么样形象和颜料组合最合适?各组件多大最合适?对于可视化来说,那四个零部件是原料,视觉暗示是用户观望的重点部分,坐标系和标尺但是视图结构化,创立出空间感,背景消息则财大气粗了数额生命,更便于被了然。

兴许那就是所谓的心思。作者所能说的就是,小编通晓怎么样的距离形象滋养了自家的豪情。有时在半夜,在大厦的空间,越过几百堵高墙,拖船的鸣叫会与本身的咽肿不期
而遇,提示小编那片钢筋水泥的荒漠依然一座岛屿。然后我会想起大海,想象着团结身在故乡的沙滩。其他的黄昏时分,当夜色从三层楼高的地方疾驰而过、贪婪地吞
没了玉绿和紫灰的微光,不时让本身逐渐与晦暝的车站合而为一时,作者在第1通路高架高铁的北面兜风,一路望着大厦缤纷掠过。离开市中央模糊的马路,作者会
驶向一个比二个贫寒的街区,路上的汽车也越来越少。作者晓得等待自个儿的是怎么着,是Bauer瑞[2]之夜。距离半里长的一家家光彩夺目标婚礼用品商店(里面蜡制的模特儿没有五个是微笑的)几步远的地点,住着被忘记的芸芸众生,在那座银行家之城中,他们趁波逐浪、漂进贫困。那是城里最黯淡无光的地点,见不到二个女人,每多少个女婿中就有一个醉鬼,在一家怪异
的、显著直接模仿自南边电影的酒吧里,又胖又老的女艺员咏叹着毁灭的人生和小姑的爱,她们踏着节拍,在饭店的吵嚷吼叫声中,神经材质摇晃着时光堆积在她们
身上的赘肉。鼓手也是个老女生,看上去像三头仓鸮,有的晌午,你会觉得想驾驭他的人生——当此罕见时刻,地理影响消失,孤独感成了不怎么让人怀疑的切实可行。

一,视觉暗示排序清单(从最精准到最不精准的排序):地点>长度>角度>方向>面积>体积>饱和度>色相;

在其他时候……不过,是的,小编自然埃London的清早与夜间。我埃伦敦,那明显的爱有时留给人的全是风云万变与恨意:人有时候要求放逐。那么,恰是London之雨的鼻息,在最和
谐而熟谙的众城中央搜寻到你的踪影,提示您天下至少有贰个摆脱之地,在那里,置身茫茫人海,只要您愿意,终可以永远潜踪遁迹

二,坐标系分为直角坐标系(最常用)、极坐标系(涉及到角度和大势时用到的比较多)、地理坐标系

3、标尺有数字标尺、时间标尺、分类标尺(如条形图,水平轴一般拔取分类标尺,垂直轴一般采纳数字标尺)

肆,讲述了数据可视化的长河(分类数据、时序数据、空间数据)

在多少可视化的长河,我们要求考虑多少个难题:拥有怎样数据,能得到什么样数据,数据出自是何等,怎样获取数据,全数变量的意思是何许,然后用这个消息来展开辅导。

分拣数据可视化:常常可以领略看到最大值和微小值,可以明白数据集的限量,之后,再看看各部分的分布景况,一大半数值是很高?很低?仍旧居中?最终,再看看结构和形式,如若有个别分拣有着一样或差距很大的值,那就要找出原因了。

时序数据可视化:寻找随着时间推移发生的转变,是变大了?变小了?那个变迁是不是首要?变化的原由是什么样?是例行波动依旧那些骚动?

空间数据可视化:首先要询问多少的界定,然后搜索区域方式,某些国家、地区是还是不是聚集了较高或较低的值?

五,强化数据可视化,让可视化设计特别清晰,努力建立视觉层次,对两样分类做好区分,通过图片可以让多少里面举办比较(注意:没有比较的可视化没有其他意义,没有相比的数目解析也平素不其余意义),再充实合理的背景描述,可让数据更是清晰化。同时,大家要为用户安顿,时刻在心。

陆,最终几页我分别介绍了可视化工具、编程工具、插图工具、数据计算工具,笔者汇总下:

可视化工具:Excel(没啥好说的了,笔者不喜欢,但是本身喜欢)、谷歌(Google)Spreadsheets、Tableau(公司在用的就是其1、牛逼的十三分)、Many
Eyes、Gephi、ImagePlot、TileMill、indiemapper、GeoCommons、ArcGIS

编程工具:帕杰罗语言、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Python、Processing、Flash、ActionScript、PHP

插画工具:Adobe Illustrator

数码计算工具:引用下笔者的话“不管接Nash么软件,别忘了你的目标是了解数据,假诺是指向广大读者设计可视化图表,则是辅助旁人明白数据”。

完结,上图

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