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本期分享4个，更多好文，欢迎关注 @pythonic生物人 ，一起精进数据科学（涉及Python/R/统计等）
- 3个网站
- 1篇博文
有助于
- 定位可视化图形类别
- 获取可视化实现工具
- 获取可视化灵感
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From Data to Viz (一个网站1)
比如下面这些科研常用图表，在这里可轻松实现，
这个网站，可以根据数据格式 (如连续性数据Numeric、分类性数据Categoric、地理数据Maps等)快速定位可使用的图表类别。
点击上图中每个圆圈，可获取对应图形的多个Python、R、D3.js的实现代码 (主要收集自Python/R/D3.js的官网demo)。
什么样的可视化是成功的可视化？ (一篇博文)
信息图Infographic大佬Anna Vital抛出一个非常有趣的观点：可视化好坏的判断标准，是指能否方便理解。
Anna Vital同时制作了一张图表理解梯度图 ，从上往下，理解难度递减。
同时给出快速定位最合适图表的5大黄金法则：
- 1. It looks familiar to most of people
- 2. It has a structure
- 3. It matches your narrative’s structure
- 4. It is visible (something that can be seen)
OriginLab (一款软件)
- Origin学习成本很低，基本上可以现学现用，无需编程
- 可视化：海量制图模版，点击即可制作发表级2D/3D学术/工程图
- 统计分析：轻松搞定统计、信号处理、曲线拟合和峰值分析
- 数据导入：支持多种格式的数据，包括 ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等
- 插件：支持多种插件，如LatTex、PCA、Python等等
- 图形输出格式多样：如JPEG，GIF，EPS，TIFF等，也可友好导出到PPT、Word等
- 缺点：无Mac版本，灵活性比不上Python/R等编程软件
The Data Visualisation Catalogue (一个网站2)
一个可视化图形分类、应用场景介绍、工具推荐网站。
针对应用场景，图形可划分16类，
详细图形
点击上图每个图形，会展示对应图形的介绍、功能、实现工具等
图之典 (一个网站3)
图之典是由一群对数据可视化充满热情的人共同建立起来的网站。
缺点是：收录图形类别有限，目前包含饼图、南丁格尔玫瑰图、柱状图、堆叠柱状图、100%堆叠柱状图、直方图、折线图、面积图、堆叠面积图、桑基图、平行坐标系、旭日图、树图、散点图、气泡图、力导向图、弦图、漏斗图、热力图、雷达图、箱形图、六边形分箱图。
优势：每类图都有非常详细的介绍，包括图表的定义、用法、案例，获取制作教程、学习资源等。
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