Reddit 是美國的一個(gè)綜合性論壇網(wǎng)站，網(wǎng)友戲稱“美國貼吧”。我最近發(fā)現(xiàn)，這真是個(gè)寶藏網(wǎng)站。

它上面有很多話題節(jié)點(diǎn)，很多話題下都有豐富的內(nèi)容。比如 learnprogramming 節(jié)點(diǎn)下，有很多人分享學(xué)習(xí)編程的資源和經(jīng)驗(yàn)討論。我之前發(fā)過兩篇文章《Crossin：我是如何在自學(xué)編程9個(gè)月后找到工作的》、《Crossin：如何保持學(xué)習(xí)編程的動(dòng)力》都是翻譯自此節(jié)點(diǎn)的文章。盡管國情不同，但在學(xué)編程這件事都是相通的。

除了這個(gè)節(jié)點(diǎn)，最近我又沉迷另一個(gè) dataisbeautiful 的節(jié)點(diǎn)，上面有大量數(shù)據(jù)可視化的作品。不過，由于網(wǎng)站是全英文，加上訪問有些不穩(wěn)定，估計(jì)大家看起來不大方便。所以我今天挑選最近看到的幾個(gè)不錯(cuò)的可視化案例分享一下，都附了具體的鏈接供進(jìn)一步了解。

這些案例大多兼具直觀和設(shè)計(jì)感，值得欣賞，同時(shí)也可以給想做數(shù)據(jù)可視化的同學(xué)一些啟發(fā)，學(xué)習(xí)別人的展示方式。除此之外，每個(gè)案例我都去找了相關(guān)的制作工具，如果你對(duì)其中某種效果感興趣，可以用其工具自行模仿練習(xí)。

1

Franchise Earnings Comparison Over 20 Years

20年系列電影票房收入

這是一個(gè)動(dòng)態(tài)展示，可以點(diǎn)擊視頻觀看。漫威宇宙的增長勢(shì)頭一覽無余。

數(shù)據(jù)：http://the-numbers.com、CPI計(jì)算器

工具：python: matplotlib

項(xiàng)目：https://github.com/itaidagan/FranchiseRevenueComparison

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/bgf3ye/oc_franchise_earnings_comparison_over_20_years/

2

The average color of each frame of Game of Thrones season 8 episode 3

《權(quán)力的游戲》第8季第3集每幀平均顏色

權(quán)游最后一季廣為吐槽，其中關(guān)鍵的第3集更是暗到看不清。于是有人做了這么一個(gè)統(tǒng)計(jì)，告訴你這一集到底有多“黑”。

工具：ffmpeg, python: PIL

項(xiàng)目：https://github.com/lint/avg-color-bar

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/bjw7ct/the_average_color_of_each_frame_of_game_of/

3

How my salary of $11k per month is used in Seattle, WA, USA

在西雅圖我每月1萬1的工資是如何花銷的

這種圖叫做桑基圖（Sankey diagram），常用來表示流程或流量分布。最近 Reddit 上很流行用此圖來可視化世界各地人民的工資消費(fèi)情況。

工具：SankeyMATIC

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/bpk5d7/how_my_salary_of_11k_per_month_is_used_in_seattle/

4

The Most Valuable Team

最有“價(jià)值”球隊(duì)

在體育運(yùn)動(dòng)中經(jīng)常會(huì)評(píng)選最有價(jià)值球員，但這里的最有“價(jià)值”球隊(duì)指的是資產(chǎn)最高的球隊(duì)。Top5這幾年都是這五支，其中美國職業(yè)橄欖球大聯(lián)盟的達(dá)拉斯牛仔隊(duì)已經(jīng)連續(xù)三年第一。

數(shù)據(jù)：福布斯球隊(duì)價(jià)值排行

工具：Tableau

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/btkihh/the_most_valuable_teams_oc/

5

Rafael Nadal’s French Open dominance

納達(dá)爾在法網(wǎng)中的優(yōu)勢(shì)

對(duì)比有限幾項(xiàng)數(shù)值的不同常會(huì)用雷達(dá)圖。這里展示了納達(dá)爾費(fèi)德勒、德約科維奇在澳網(wǎng)、美網(wǎng)、法網(wǎng)、溫網(wǎng)中的相互戰(zhàn)績(jī)。

數(shù)據(jù)：維基百科

工具：D3.js

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/bthez5/rafael_nadals_french_open_dominance_he_won_11_out/

6

30 Years of the Music Industry, Visualised

音樂產(chǎn)業(yè)30年

以堆疊區(qū)域圖的形式展現(xiàn)唱片產(chǎn)業(yè)中不同媒介形式的興衰。從圖上可以看到CD曾經(jīng)的輝煌和衰落。另外有意思的是黑膠唱片在近幾年有復(fù)興的趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)：美國唱片業(yè)協(xié)會(huì)

工具：RAWGraphs、Excel

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/ble5y7/30_years_of_the_music_industry_visualised_oc/

7

4 years of texts between me and my long distance girlfriend throughout college

4年大學(xué)期間和異地女友的短信數(shù)據(jù)分析

一位異地戀的小哥，因?yàn)椴徽J(rèn)同女朋友說他總是發(fā)短信太少，居然做了一套短信分析系統(tǒng)，詳細(xì)分析了他們四年間互發(fā)短信的數(shù)量、時(shí)間、表情和用詞習(xí)慣等，并開放接口給大家使用。（前提是有個(gè)跟你互發(fā)消息的女朋友！）

工具：React(chart.js), Node/Express, Python

項(xiàng)目：https://leftonread.me

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/biou3e/4_years_of_texts_between_me_and_my_long_distance/

8

Gaussian distribution

高斯分布

高斯分布就是我們常說的“正態(tài)分布”。不過這里的高斯分布，是作者把高斯的畫像中的像素顏色分布進(jìn)行了動(dòng)態(tài)可視化，類似PS等軟件中的顏色直方圖。

工具：http://anvaka.github.io/pixchart

項(xiàng)目：https://github.com/anvaka/gauss-distribution

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/7ol3gy/gaussian_distribution_oc/

9

The City is Alive: The Population of Manhattan, Hour-by-Hour

城市是活的：紐約曼哈頓人口分時(shí)圖

這是一個(gè)三維可視化，把人口數(shù)、時(shí)間和地點(diǎn)三個(gè)維度的數(shù)據(jù)，綜合在一起展現(xiàn)了曼哈頓地區(qū)一周七天的人流變化。

數(shù)據(jù)：美國人口普查網(wǎng)站+地鐵站人流數(shù)據(jù)

工具：Python + QGIS，網(wǎng)頁版 Mapbox GL JS + D3.js

項(xiàng)目：https://github.com/citrusvanilla/manhattanpopulationexplorer

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/8hys9k/the_city_is_alive_the_population_of_manhattan/

10

Cause of Death - Reality vs. Google vs. Media

死亡原因統(tǒng)計(jì) - 現(xiàn)實(shí) vs. 谷歌 vs. 媒體

這個(gè)圖表分三個(gè)部分，把對(duì)于同一個(gè)問題，不同渠道的關(guān)注點(diǎn)不同進(jìn)行了關(guān)聯(lián)對(duì)比。現(xiàn)實(shí)中，大多數(shù)死因是心臟疾病和癌癥，而谷歌上的數(shù)據(jù)，癌癥獨(dú)高，媒體上報(bào)道最多的則是兇殺和恐怖襲擊。

數(shù)據(jù)：美國疾病控制與預(yù)防中心、谷歌、衛(wèi)報(bào)和紐約時(shí)報(bào)

工具：Python 3.6, numpy, pandas, matplotlib, imageio

項(xiàng)目：https://github.com/aaronpenne/data_visualization/tree/master/cause_of_death

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/8cwcbu/cause_of_death_reality_vs_google_vs_media_oc/

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Heatmap of numbers found at the end of Reddit usernames

Reddit用戶名結(jié)尾數(shù)字熱力圖

這是對(duì)Reddit上的用戶名進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，看看什么樣的數(shù)字結(jié)尾被用的最多。一眼直觀就能看出：123、666、999，以及198~2017等數(shù)字都比較高。比較奇怪的是69、420也出奇的高，搜了下我才知道這和Reddit自身的黑話有關(guān)（具體就不便說了）。

數(shù)據(jù)：Kaggle: reddit-usernames

工具：python: matplotlib + seaborn

項(xiàng)目：https://github.com/colinmorris/reddit-username-suffixes

原文：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/7sewjx/heatmap_of_numbers_found_at_the_end_of_reddit/

以上僅僅是此節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù)可視化案例的冰山一角，有興趣的同學(xué)也可以自己去挖掘。如果大家喜歡這些內(nèi)容，下次我再抽空搜羅些更有意思的過來。

更多關(guān)于編程和數(shù)據(jù)的有趣且實(shí)用的內(nèi)容，歡迎搜索關(guān)注：Crossin的編程教室

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据是美丽的：11个可视化案例分享的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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