Что бы вы порекомендовали в качестве всеобъемлющей галереи методов представления данных? Источник, на который можно ссылаться, когда вы думаете о лучших способах представления ваших данных?
Я определил следующие, но буду рад, если вы добавите свой:
Интернет-галереи:
- http://www.mathworks.com/discovery/gallery.html
- http://www.idlcoyote.com/gallery/
- https://developers.google.com/chart/interactive/docs/gallery?csw=1
- http://www.walkingrandomly.com/?p=4788
- http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Statistical_charts_and_diagrams (не предоставляет одностраничную графическую галерею)
- http://docs.ggplot2.org/current/
- http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/graphgal.htm
- http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html
- http://www.stata.com/support/faqs/graphics/gph/stata-graphs/
- http://shiny.rstudio.com/gallery/
- https://bl.ocks.org/ (интерактивная и векторная графика)
- http://www.texample.net/tikz/examples/ (визуализация TikZ и PGP с кодом)
Книги (графики разбросаны по страницам):
- Эдвард Р. Туфте, Визуальное отображение количественной информации
- Натан Яу, Точки данных
data-visualization
Антон Тарасенко
источник
источник
Ответы:
Книги Натана Яу могут быть полезны для начинающих, но они находятся ниже, чем большинство посетителей здесь хотят достичь. Я дал очень квалифицированные 4 звезды «точкам данных» на amazon.com, как можно увидеть на http://www.amazon.com/Data-Points-Visualization-Means-Something/dp/111846219X/
Я могу быть гораздо более позитивным в отношении выдающихся книг Уильяма Кливленда (см. Http://www.hobart.com/ ). Одним из многих комплиментов по поводу книг Кливленда является то, что, хотя им сейчас 19 или 20 лет, на самом деле они вообще не встречаются. Действительно, теперь намного проще делать то, что Кливленд делал с широким спектром программного обеспечения.
Я фанат работы Tufte (действительно, должен раскрыть интерес как очень незначительный вкладчик в предприятие). Из четырех цитируемых им книг о графике можно начать. См. Http://www.edwardtufte.com/tufte/ ( Визуальный дисплей часто искажается как первая книга Туфте ; не так).
Но, вероятно, самая большая коллекция статистической графики можно найти в опусе Лиланда Уилкинсона « Грамматика графики».
Пользователи R должны знать об этом в качестве основного источника вдохновения
ggplot2.источник
Я лично предпочитаю галерею D3, потому что многие графики там динамичные и интерактивные (не говоря уже о невероятно привлекательном и профессионально выглядящем с точки зрения графического дизайна). Существует также огромный диапазон вариаций в стиле графиков и типе отображаемой информации, так что это хорошее место для ознакомления только для общего вдохновения, чтобы «улучшить свою игру» в отношении визуализации данных.
источник
Существует Руководство R Графический . Хотя это, вероятно, несколько менее полезно для людей, которые используют другое программное обеспечение, вы все равно можете искать темы и видеть некоторые примеры возможностей, которые вы затем могли бы попытаться воспроизвести другими способами.
источник
Периодическая таблица методов визуализации Ральфа Ленглера и Мартина Дж. Эпплера представляет собой гениальный и далеко идущий одностраничный дисплей, содержащий около ста типов диаграмм и диаграмм для визуализации данных, а также концепций, стратегий, процессов и т. Д. Хорошая ссылка, когда вы ищете запоминающийся или креативный способ показать что-то.
источник
Для хорошего обзора различных типов графиков (и примеров хороших и плохих), включая график графической разработки, есть много для изучения здесь:
http://www.datavis.ca/gallery/
источник
Я хотел бы предложить галерею R графа . Он отображает более ста графических изображений, выполненных с помощью программного обеспечения R, и всегда дает соответствующий код, чтобы сделать его воспроизводимым!
источник
Есть отличная галерея из отдела статистики UBC, сделанная студентом-исследователем.
Вы можете просмотреть с Shiny здесь , или получить полный код и форк на GitHub .
В настоящее время это мой доступный ресурс для простоты использования, например, выбор графика с полки, выбор на основе того, «рекомендуется» ли он, указание, каких стилей следует избегать и т. Д.
источник
Highcharts и highstocks, что-то вроде d3, также могут вдохновить вас. Рассмотрим, например, http://www.highcharts.com/demo/polar-wind-rose . Слева от этой страницы вы можете кликать в их библиотеке графиков.
источник
Исходя из среды Python, я могу порекомендовать: http://matplotlib.org/gallery.html http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html
источник