读书笔记2014第16随:《视觉繁美:信息可视化方法与案例分析》第16按部就班:《视觉繁美:信息可视化方法及案例剖析》

开卷加写笔记大概用了6只钟头。《视觉繁美》是由权哥的QQ上发现的,看到同一积超炫超复杂的图样,就这着手打amazon上购入了下去。第一上小翻一任何,确实是非常多、非常复杂的网络图,如果未是干艺术设计的,真不知道这按照开来啊用,但次龙开始密切看,发现面前三回还是相当有预料,从树状模型开始,过渡至网络型,然后仔细分析了网模型,第四、五、六章节可说凡是网络图赏,第七回是4首论文。

第16照:《视觉繁美:信息可视化方法及案例解析》

开卷加写笔记大概用了6只钟头。《视觉繁美》是于权哥的QQ上发现的,看到同一堆超炫超
复杂的图样,就立着手打amazon上打了下去。第一龙微微翻一总体,确实是坏多、非常复杂的网络图,如果不是做艺术设计的,真不知道这按照开来啊用,但
第二天开始密切看,发现面前三章节还是相当有预期,从树状模型开始,过渡至网络型,然后仔细分析了网模型,第四、五、六段可说凡是网图赏,第七章节是4
篇论文。

第一章 生命的树

树状模型是现代网络图的源头。古代把培植赋予了崇高的意义,树的根系蜿蜒于下深入土壤,枝叶伸展向上拥抱天空,这同样形象体现了西方、人间以及地狱三界的关系。书被打圣树讲到菩提树,再至智慧树、真理的树(见下图),大自然中司空见惯的培养,没悟出这样神圣。

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树状结构主要分为两种植,一种是系谱式(genealogy),用来追溯观点、概念、种族和社会的源;另一样种植是层级式,用于区分主要价值跟副价值的系统分类法。

再就是于波菲利底养及像的写,再到正确的养,又至知识树,讲到了百科全书。人们直接尝试在用树状结构将世界上有知识进行系统性的分类,也难怪数据结构中树是老主要的回。

第一章节 生命之养

树状模型是当代网络图的源。古代把塑造赋予了高雅的义,树之根系蜿蜒于下深入土壤,枝叶伸展向上拥抱天空,这等同像体现了天堂、人间以及地狱三界的关联。书中于圣树讲到菩提树,再到智慧树、真理的养(见下图),大自然中司空见惯的养,没悟出这么神圣。

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树状结构要分为两种植,一种植是系谱式(genealogy),用来追溯观点、概念、种族和社会的来自;另一样种植是层级式,用于区分主要价值和次要价值的系统分类法。

与此同时自波菲利之树到像的写,再到对的养,又至知识树,讲到了百科全书。人们一直尝试着用树状结构以世界上具备知识展开系统性的归类,也难怪数据结构中树是蛮重大的节。

亚章 从树状到网状

树状图太突出的特性是中心化、自上而下的号概念。而反对者们以为,中心化意味着中央集权、极权主义—-这些还是百里挑一压迫型的等级统治形式。很牛之平等首论文是美国科学家Warren
Weaver写的《科学及复杂性》,将现代科学史划分为老三独阶段:17-19世纪的简单问题阶段,20世纪上半叶底无序复杂问题,20世纪中期以后的稳步复杂问题。我们本处于的世界就是一个兼有丰富变量的错综复杂系统,而且这些变量之间高度相关、相互依赖。而这种布局的特征就是是网状结构。

以下各节从城市规划、神经学、互联网、社会合作、信息分类及种分类等还盼了网络化的思维。

其次章节 从树状到网状

树状图太突出的特性是中心化、自上而下的路概念。而反对者们认为,中心
化意味着中央集权、极权主义—-这些还是首屈一指压迫型的级差统治形式。很牛之同一篇论文是美国科学家Warren
Weaver写的《科学与复杂性》,将现代科学史划分为老三单级次:17-19世纪的简短问题等,20世纪上半叶的无序复杂问题,20世纪中之后的不变
复杂问题。我们今天居于的世界就是是一个具丰富变量的扑朔迷离系统,而且这些变量之间高度相关、相互依赖。而这种组织的特点就是是网状结构。

以下各节从城市规划、神经学、互联网、社会合作、信息分类和种分类等还看到了网络化的琢磨。

1、城市规划

拿各种工作区完全切断是不可行的。在具有有序的系受到,内部因素完全切断、割裂是网即崩溃的兆。

1、城市规划

以各种工作区完全隔绝是不可行的。在拥有有序的网中,内部因素完全切断、割裂是系即崩溃的前兆。

2、神经学

先前当大脑有四个区,还有一个中央处理器,现在察觉它是一个犬牙交错的网状结构,有一千亿独神经元,每个神经元周边又缠绕着不少的树突和轴突。

2、神经学

先看大脑来四独区,还有一个中央处理器,现在意识它们是一个扑朔迷离的网状结构,有一千亿只神经元,每个神经元周边又绕在累累的树突和轴突。

3、互联网

阿帕网是互联网的前身,采用了分布式网络布局,显示有该有力的精力。1993年6月,只出130个网站,现在生2亿差不多单网站。一些迹象表明,当代互联网刚刚朝着“神经化”方向转型。除立即消息安全之顾虑之外,这个体系格外星的无限酷挑战就是是互用性—-即如何构建通用的业内及格式,使人人能配合应用不同之数据资源。(难怪数字油田论坛受到冲地讨论着自标准?可以自当下本开被寻觅有点划痕!)

3、互联网

阿帕网是互联网的前身,采用了分布式网络布局,显示出其强劲的生机。1993年6月,只出130个网站,现在生2亿大多单网站。一些迹象表明,
当代互联网刚刚往“神经化”方向转型。除这消息安全之顾虑之外,这个体系充分星的最深挑战就是是互用性—-即如何构建通用的正儿八经及格式,使众人能够兼容
应用不同之数码资源。(难怪数字油田论坛受到可以地讨论着自标准?可以打立仍开被找找有点划痕!)

4、社会合作

海星模式(The Starfish and
Spider)这种分散式社会结构,没有独裁领导,也并未明白的号,也能够克服树状体系!而这种组织正让恐怖组织所动。

见到此间翻了一下craigslist,发现这种“自治”式的分类广告虽然非常干燥,但据说在美国大盛行、很实用,也一律来其活力。

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荷兰讲学Geert
Lovink说罢“互联网的骨干在于其社会架构。互联网最中心的做不是储存与找的历程,而是人类的动态互动”。

4、社会合作

海星模式(The Starfish and
Spider)这种分散式社会组织,没有独裁领导,也绝非明显的品,也克战胜树状体系!而这种结构正被恐怖组织所下。

观望此翻了瞬间craigslist,发现这种“自治”式的分类广告虽然十分枯燥,但据说在美国深盛、很实用,也一如既往有那活力。

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荷兰讲解Geert
Lovink说过“互联网的着力在于那社会架构。互联网最基本之三结合不是储存和搜索的经过,而是人类的动态互动”。

5、信息的分类

此出口到了档案学中的杜威十进制图书分类法,然后说到本四起之Del.icio.us等网站所采取的公众分类法(也称为社会分类法、社会标签法)。这种自下而上的分类创造性地打破了杜威的自上而下的归类布局。

有人如此比喻:传统的知分类法种下同样棵亘古不移的知识树,而公众分类法却就此不同寻常而还要利落的方法在知识的海域遭到洒下“一堆堆积如山叶子”。

5、信息之归类

此讲到了档案学中的杜威十进制图书分类法,然后说到今日起的Del.icio.us等网站所使用的民众分类法(也称为社会分类法、社会标签法)。这种自下而上的归类创造性地打破了杜威的自上而下的分类布局。

有人如此比喻:传统的知识分类法种下一样蔸亘古不移的知识树,而民众分类法却就此不同寻常而同时活的点子于学识之大洋遭到洒下“一堆积堆积如山叶子”。

6、自然之秩序

原先的嬗变树,现在正值建平等仿新的生物谱系命名法规,从生之养模型转向生命的网模型。

 

6、自然之秩序

原先的嬗变树,现在正值建平等模仿新的生物谱系命名法规,从生之养模型转向生命的网模型。

 

其三段 剖析网络型

眼看无异于回从七桥题材引入图论,再到思想地图,可以算是应酬网络图的雏形了。后面者是首要:制作网络图的8宗标准:

1、始为发问

知情数据最要害的之一律步是提问对题目—-你想解决什么问题?如果您不了解好为何要搜集数据,那么您搜集数据的行事只能称为“囤积”数据。

2、寻找关联性

可视化的一个骨干职责便是故极简便的章程发布关联性。

3、实现多素分析

报关系之剖析,最初可能只有零星独变量,但为了详细分解因果关系何以成立,更多之变量就涌出了。也许到最终,找到的因果报应关系可能只是是一个间接作用,或就是一个市面变量。

4、考虑时间(维)

网图会趁机时光之变而变,在网被发挥时概念,这既是一个技艺问题,也是一个定义问题。增加时维度,难度可能会见大增10倍增,但无能够因为其难使绕了它们。

5、丰富词汇

节点和线还足以尝试再次多之视觉属性:颜色、形状、大小、方向、材质、色调和职位。

6、呈现分组

所谓分组,就是以同类信息归入一个重复充分局面,加强关联性,降低复杂度,提高辨认度。可以依照字母表顺序、按日各个、按向顺序、接特定比例或以一定分类(比如图像、视频与文件)。

7、放大比例

倘从总视角找来模式,从涉嫌视角找来节点内的沟通,从微观视角提示单个节点的性状。

8、管理细节

希克法则(Hack’s Law):

1)自适应缩放:这是当代地图制作的通用技术,类似于“渐进呈现”

2)全局加细节,就是一侧还有一个小方框用来展示宏观视角,也叫鹰眼图或鸟瞰图。

3)焦点加背景,将问题视角(即用户之注意点)占据重要位置,而另次要节点和连线则降至背景被。

第9漫长原则就是是综合前8漫漫,lovebet爱博体育并无吃其所界定。

其三章 剖析网络模型

立即同章节从七桥题材引入图论,再至心理地图,可以算是是交际网络图的雏形了。后面者是关键:制作网络图的8宗标准:

1、始为发问

掌握数据极其要紧之之均等步是问对问题—-你想缓解什么问题?如果你切莫晓得好怎么而收集数据,那么您收集数据的行只能称为“囤积”数据。

2、寻找关联性

可视化的一个核心任务就是是因此最便捷的计公布关联性。

3、实现多因素分析

报关系之辨析,最初可能只有简单独变量,但为详细说明因果关系何以成立,更多的变量就出现了。也许到最后,找到的因果关系或只是一个间接作用,或单是一个市面变量。

4、考虑时间(维)

网络图会就年华的变化而变更,在网络中发挥时概念,这既是是一个术问题,也是一个定义问题。增加时维度,难度或许会见增加10加倍,但非可知为其难而绕了它们。

5、丰富词汇

节点和线条还可以尝试再次多的视觉属性:颜色、形状、大小、方向、材质、色调和职位。

6、呈现分组

所谓分组,就是以同类信息归入一个再特别局面,加强关联性,降低复杂度,提高辨认度。可以遵循字母表顺序、按日各个、按向顺序、接特定比例或按一定分类(比如图像、视频与文书)。

7、放大比例

使由宏观视角找有模式,从涉嫌视角找来节点内的关联,从微观视角提示单个节点的特性。

8、管理细节

希克法则(Hack’s Law):

1)自适应缩放:这是当代地图制作的通用技术,类似于“渐进呈现”

2)全局加细节,就是旁边还有一个小方框用来展示宏观视角,也叫鹰眼图或鸟瞰图。

3)焦点加背景,将刀口视角(即用户之注意点)占据重要位置,而其他次要节点和连线则降至背景中。

第9长原则就是是概括前8漫长,并无吃其所界定。

第四、五、六章

显示了平等积聚网络图,好像变成了平栽艺术创作。难道我们的油田信息可视化也得成为一种艺术创作?有或我们程序员也会加盟到艺术家的队?

第四、五、六章

展示了同样堆积网络图,好像成为了同一种植艺术创作。难道我们的油田信息可视化也堪变成一栽艺术创作?有或咱们程序员也会见参加到艺术家的排?

第七回 展望未来

4篇论文。

 

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第七章 展望未来

4篇论文。

 

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