Daha çox

Python-da fiona ilə .osm.pbf faylını açın

Python-da fiona ilə .osm.pbf faylını açın


Python'da fiona istifadə edərək .osm.pbf açmaq istərdim. Bu barədə çox sənəd tapa bilmirəm. Bunu necə edə bilərəm?

Bunu ogr2ogr istifadə edərək etdim.


Fiona, məlumatların şərti qeyd modeli ilə məhdudlaşdırılmış dizaynıdır, yəni bütün qeydlər (xüsusiyyətlər) onlarla əlaqəli eyni sahələrə malikdir. Bu o deməkdir ki, Fiona shapefiles oxuyur, lakin OSM PBF formatı kimi daha çevik formatları oxumur.

Fiona'da hansı sürücülərin dəstəkləndiyini aşağıdakılarla yoxlaya bilərsiniz:

idxal fiona siyahısı (fiona.drivers)

O zaman iki seçiminiz var: məlumatları oxumaq və ya istifadə etmək üçün OGR Python sürücülərini istifadə edinogr2ogrməlumatları Fiona'nın oxuya biləcəyi bir formata çevirmək. Fiona-nı istifadəsini çox asan tapdığım üçün ikinci seçimin ən yaxşı seçim olduğunu düşünürəm.


Sahələrə arxa plan xəritəsi əlavə etmək¶

Bu nümunə, geopandas .plot () metodu ilə yaradılan sahələrə necə bir arxa plan xəritəsi əlavə edə biləcəyinizi göstərir. Bu, bir neçə mənbədən (OpenStreetMap, Stamen) veb xəritə plitələrini almaq üçün kontekstli paketdən istifadə edir. Burada göstərilməyən yeni xüsusiyyətlər üçün kontekstli təqdimat təlimatına baxın.

Geopandalar məlumat dəstlərində mövcud olan NYC bölgə sərhəd məlumatlarını istifadə edək. Bunu təsvir etmək aşağıdakı nəticəni verir:


CİS və Xəritəçəkmə üçün 15 Python Kitabxanası

Python kitabxanaları CİS-in əsas uzantısıdır, çünki əsas funksionallığını artırmağa imkan verir.

Python kitabxanalarından istifadə edərək CBS olan qəlibdən çıxa və bəzi ciddi məlumat elminə dalmaq olar.

Python-da 200-dən çox standart kitabxana var. Ancaq minlərlə üçüncü tərəf kitabxanaları da var. Beləliklə, onu nə qədər qət edə biləcəyiniz sonsuzdur.

Bu gün hər şey CBS-dəki Python kitabxanaları ilə əlaqədardır. Konkret olaraq, GIS mütəxəssislərinin bu gün istifadə etdikləri ən populyar Python paketləri hansılardır? Gəlin başlayaq.

Birincisi, nə üçün CİS üçün Python kitabxanalarını belə istifadə etməliyik?

CİS-in sizə lazım olan bir qabiliyyəti necə itirdiyini heç görmüsünüzmü? Heç bir CBS proqramı hamısını edə bilmədiyi üçün Python kitabxanaları sizə lazım olan bu əlavə funksiyanı əlavə edə bilər.

Sadə dillə desək, Python kitabxanası başqasının həyatımızı asanlaşdırmaq üçün yazdığı koddur. Yaradıcılar maşın öyrənmə, hesabat vermək, qrafika və Python-da demək olar ki, hər şey üçün açıq kitabxanalar yazmışlar.

Bu əlavə funksiyanı istəsəniz, bu kitabxanaları Python skriptinizə daxil edərək istifadə edə bilərsiniz. Buradan, yerli CİS proqramınızın tərkib hissəsi olmayan funksiyalara zəng edə bilərsiniz.

PRO TIP: Paketlərinizi Python-a yükləmək və idarə etmək üçün pip istifadə edin

CİS üçün Python Kitabxanaları

GIS Python kitabxanaları üçün bir ulduz komandası quracaqsınızsa, bu belə olardı. Hamısı məkan məlumatlarının tipik idarə olunması, təhlili və görselləşdirilməsindən kənara çıxmağa kömək edir. Coğrafi informasiya sisteminin əsl tərifi budur.

1. Arcpy

Esri ArcGIS-dən istifadə edirsinizsə, ehtimal ki ArcPy kitabxanası ilə tanışsınız. ArcPy, jeoprosessinq əməliyyatları üçün nəzərdə tutulub. Ancaq bu, yalnız məkan təhlili üçün deyil, eyni zamanda məlumatların dönüştürülməsi, idarə edilməsi və Esri ArcGIS ilə xəritə istehsalı üçün də vacibdir.

2. Geopandalar

Geopandalar, pandaların CİS ilə görüşməsinə bənzəyir. Ancaq birbaşa irəli cədvəl analizi əvəzinə geopandalar kitabxanası coğrafi bir komponent əlavə edir. Yerləşdirmə əməliyyatları üçün Geopandas, özlərinin Python kitabxanaları olan Fiona və Shapely-dən istifadə edirlər.

3. GDAL / OGR

GDAL / OGR kitabxanası CBS formatları və uzantıları arasında tərcümə üçün istifadə olunur. QGIS, ArcGIS, ERDAS, ENVI və GRASS GIS və demək olar ki, bütün GIS proqramları tərcümə üçün bir şəkildə istifadə edirlər. Bu anda GDAL / OGR 97 vektorlu və 162 raster sürücünü dəstəkləyir.

4. RSGISLib

RSGISLib kitabxanası raster işləmə və analiz üçün uzaqdan algılama vasitələrindən ibarətdir. Bir neçəsinin adını çəkmək üçün təsəvvürləri təsnif edir, süzür və görüntülərə dair statistikanı həyata keçirir. Şəxsi favorim obyekt əsaslı seqmentləşdirmə və təsnifat modulu (GEOBIA).

5. PyProj

PyProj kitabxanasının əsas məqsədi, məkan istinad sistemləri ilə necə işləməsidir. Bir sıra coğrafi istinad sistemləri ilə koordinatları proyektləşdirə və dəyişdirə bilər. PyProj ayrıca istənilən məlumat bazası üçün geodeziya hesablamalarını və məsafələri də həyata keçirə bilər.

Data Science üçün Python Kitabxanaları

Məlumatşünaslıq məlumatlardan anlayışlar çıxarır. Məlumat götürür və qrafik şəklində qurmaq və ya maşın öyrənməsindən istifadə etmək kimi mənanı anlamağa çalışır. Bu Python kitabxanaları siyahısı sizin üçün bunu edə bilər.

6. NumPy

Sayısal Python (NumPy kitabxanası) atribut cədvəlinizi alır və strukturlaşdırılmış bir massivə qoyur. Strukturlaşdırılmış bir massivdə olduqdan sonra, hər hansı bir elmi hesablama üçün daha sürətli olur. Bunun ən yaxşı tərəflərindən biri, ağır statistik əməliyyatlar üçün SciPy kimi digər Python kitabxanaları ilə necə işləyə biləcəyinizdir.

7. Pandalar

Pandas kitabxanası məlumat mübahisəsi üçün olduqca populyardır. Bu yalnız statistiklər üçün deyil. Ancaq CİS-də də inanılmaz dərəcədə faydalıdır. Hesablama performansı pandalar üçün əsasdır. Pandasın uğuru, məlumat çərçivəsindədir. Məlumat çərçivələri böyük məlumatlarla işləmək üçün optimize edilmişdir. Microsoft Excel-in idarə edə bilməyəcəyi bir şey olduğu qədər optimize edilmişlər.

8. Matplotlib

Minlərlə məlumat nöqtəsi ilə işləyərkən, bəzən ediləcək ən yaxşı şey hamısını planlaşdırmaqdır. Matplotlib daxil edin. Statistiklər vizual görüntü üçün matplotlib kitabxanasından istifadə edirlər. Matplotlib hər şeyi edir. Qrafiklər, qrafiklər və xəritələr qurur. Böyük məlumatlarla belə, rəqəmləri əzmək yaxşıdır.

9. Scikit

Son vaxtlar maşın öyrənmə bütün səs-küyə çevrildi. Və yaxşı bir səbəblə. Scikit, maşın öyrənməyə imkan verən bir Python kitabxanasıdır. NumPy, SciPy və Matplotlib-də quraşdırılmışdır. Beləliklə, hər hansı bir məlumat mədəni, təsnifat və ya ML proqnozu etmək istəyirsinizsə, Scikit kitabxanası layiqli bir seçimdir.

10. Yenidən (normal ifadələr)

Adi ifadələr (Re) əsas filtrasiya vasitəsidir. Bir cədvəldə ovlamaq istədiyiniz müəyyən bir simli olduqda, bu sizin kitabxananızdır. Ancaq onu aşkarlamaq, çıxarmaq və naxış uyğunluğu ilə əvəz etmək kimi bir az irəli apara bilərsiniz.

11. ReportLab

ReportLab bu siyahıda ən çox məmnun olan kitabxanalardan biridir. Bunu CİS-in tez-tez kifayət qədər hesabat qabiliyyətindən məhrum olması səbəbi ilə deyirəm. Xüsusilə bir hesabat şablonu yaratmaq istəyirsinizsə, bu inanılmaz bir seçimdir. ReportLab kitabxanasının niyə radardan bir az düşdüyünü bilmirəm, çünki etməməli idi.

12. ipyleaflet

İnteraktiv xəritələr yaratmaq istəyirsinizsə, ipyleaflet, Jupyter notebooku və Leaflet-in birləşməsidir. Yüklənən əsas xəritələr, geojson və widgetlar kimi bir sıra fərdiləşdirmələrə nəzarət edə bilərsiniz. Ayrıca choropleth, sürət məlumatları və yan-yana görünüşlər daxil olmaqla seçim etmək üçün geniş bir xəritə növü verir.

13. Folium

İpyleaflet kimi, Folium da interaktiv veb xəritələr yaratmaq üçün broşuradan istifadə etməyə imkan verir. Python-da məlumatlarınızı idarə etmək üçün güc verir, sonra aparıcı açıq mənbəli JavaScript kitabxanası ilə görüntüləyə bilərsiniz.

14. Coğrafi xəritə

Geemap daha çox Google Earth Engine (GEE) istifadə edərək elm və məlumat təhlili üçün nəzərdə tutulub. Hər kəs bu Python kitabxanasından istifadə edə bilsə də, elm adamları və tədqiqatçılar GEE-də çox petabaytlıq peyk görüntüləri kataloqunu xüsusi tətbiqləri və uzaqdan zondlama məlumatları ilə istifadə etmək üçün xüsusi olaraq istifadə edirlər.

15. LiDAR

Sadəcə LiDAR Python Paketi adlandırılan məqsəd, İşıq Algılama və Ranging (LiDAR) məlumatlarını işləmək və görüntüləməkdir. Məsələn, rəqəmsal yüksəklik modelləri (DEM) məlumatlarından topoloji xüsusiyyətləri düzəltmək, süzmək və çıxarmaq üçün alətlər daxildir. Çiy LAS sənədləri ilə inteqrasiya görmədiyimi düşünürəm, ərazi və hidroloji analiz üçün məqsədinə xidmət edir.

PRO TIP: Python kitabxanaları üçün sürətli və çirkli funksiyalar siyahısına ehtiyacınız varsa, DataCamp’ın Cheat Sheets-inə baxın.

Python Kitabxanaları Bütün Ulduzlar Komandası

Bunlar CİS və məlumat elmi üçün ön plana çıxdığını düşündüyümüz Python kitabxanalarıdır.

İndi onu sizə açmağın vaxtı gəldi.

Python kitabxanalarından bir ulduz komandası yarada bilsəydiniz, kiminizi heyətinə qatardınız?


Mündəricat

Məlumatların aydın və səmərəli şəkildə çatdırılması üçün məlumatların vizuallaşdırılması statistik qrafika, süjet, məlumat qrafiki və digər vasitələrdən istifadə olunur. Kəmiyyət mesajını əyani şəkildə çatdırmaq üçün ədədi məlumatlar nöqtələr, xətlər və ya çubuqlardan istifadə edərək kodlana bilər. [6] Effektiv vizuallaşdırma istifadəçilərə məlumatları və dəlilləri təhlil etməyə və düşünməyə kömək edir. Kompleks məlumatları daha əlçatan, başa düşülən və istifadə edilə bilən hala gətirir. İstifadəçilər müqayisə aparmaq və ya səbəbi başa düşmək kimi xüsusi analitik tapşırıqlara sahib ola bilər və qrafikin dizayn prinsipi (yəni müqayisələri göstərmək və ya səbəbi göstərmək) vəzifəni izləyir. Cədvəllər ümumiyyətlə istifadəçilərin müəyyən bir ölçmə aparacağı yerlərdə istifadə olunur, müxtəlif növ qrafiklər isə bir və ya daha çox dəyişən üçün məlumatdakı nümunələri və ya əlaqələri göstərmək üçün istifadə olunur.

Məlumat görselleştirme, məlumatları və ya məlumatları qrafikdə olan vizual obyektlər (məsələn, nöqtələr, xətlər və ya çubuqlar) kimi kodlaşdıraraq ünsiyyət qurma üsullarına aiddir. Məqsəd məlumatları istifadəçilərə aydın və səmərəli şəkildə çatdırmaqdır. Məlumat təhlili və ya məlumat elmindəki addımlardan biridir. Vitaly Fridmana (2008) görə "məlumatların vizuallaşdırılmasının əsas məqsədi qrafik vasitələrlə məlumatları aydın və effektiv şəkildə çatdırmaqdır. Bu o demək deyil ki, məlumat görüntünün funksional olması üçün darıxdırıcı görünməsi və ya gözəl görünməsi üçün son dərəcə mürəkkəb olmalıdır. İdeyaları çatdırmaq effektiv şəkildə həm estetik forma, həm də funksionallıq əl-ələ verməli, əsas aspektlərini daha intuitiv bir şəkildə çatdıraraq kifayət qədər seyrək və mürəkkəb bir məlumatlara dair fikirlər təqdim etməlidir, lakin dizaynerlər çox vaxt forma və funksiya arasında bir tarazlıq əldə edə bilmirlər. əsas məqsədlərinə cavab verə bilməyən məlumatların vizuallaşdırılması - məlumatların ötürülməsi ". [7]

Həqiqətən, Fernanda Viegas və Martin M. Wattenberg, ideal bir vizualizasiyanın yalnız aydın şəkildə ünsiyyət qurmamalı, həm də izləyicilərin iştirakı və diqqətini artırması lazım olduğunu irəli sürdülər. [8]

Məlumatların vizuallaşdırılması informasiya qrafika, informasiya vizuallaşdırması, elmi vizualizasiya, araşdırma məlumat təhlili və statistik qrafika ilə sıx bağlıdır. Yeni minillikdə məlumatların vizuallaşdırılması tədqiqat, tədris və inkişafın aktiv bir sahəsinə çevrildi. Post et al. (2002), elmi və məlumat vizualizasiyasını birləşdirmişdir. [9]

Ticarət mühitində məlumatların vizuallaşdırılmasına tez-tez panellər deyilir. İnfoqrafika, məlumatların görselləşdirilməsinin çox yayılmış bir formasıdır.

Effektiv qrafik ekranların xüsusiyyətləri Düzenle

Professor Edward Tufte, məlumat ekranlarının istifadəçilərinin xüsusi olaraq icra etdiklərini izah etdi analitik tapşırıqlar müqayisə aparmaq kimi. The dizayn prinsipi informasiya qrafikinin analitik tapşırığı dəstəkləməlidir. [11] William Cleveland və Robert McGill'in göstərdiyi kimi, fərqli qrafik elementlər bunu az-çox təsirli şəkildə həyata keçirirlər. Məsələn, nöqtə sahələri və çubuq qrafiklər pasta qrafiklərindən üstündür. [12]

1983 kitabında Kəmiyyət məlumatlarının əyani görünüşü, Edward Tufte 'qrafik ekranları' və effektiv qrafik görüntü üçün prinsipləri aşağıdakı hissədə müəyyənləşdirir: "Statistik qrafika mükəmməlliyi aydınlıq, dəqiqlik və səmərəliliklə əlaqələndirilən mürəkkəb fikirlərdən ibarətdir. Qrafik ekranlar:

  • məlumatları göstər
  • izləyicini metodologiya, qrafik dizayn, qrafika istehsalı texnologiyası və ya başqa bir şey haqqında deyil, maddə haqqında düşünməyə vadar etmək
  • məlumatların söylədiklərini təhrif etməkdən çəkinin
  • kiçik bir məkanda çox say təqdim edin
  • böyük məlumat dəstlərini uyğunlaşdırın
  • gözü fərqli məlumat parçalarını müqayisə etməyə təşviq edin
  • məlumatları geniş bir baxışdan incə quruluşa qədər bir neçə detal səviyyəsində ortaya qoyun
  • ağlabatan aydın bir məqsədə xidmət etmək: təsvir, tədqiqat, cədvəl və ya bəzək
  • bir məlumat dəstinin statistik və şifahi təsvirləri ilə yaxından əlaqələndirilməlidir.

Qrafika aşkarlamaq məlumat. Doğrudan da qrafika adi statistik hesablamalardan daha dəqiq və açıq ola bilər. "[13]

Məsələn, Minard diaqramı Napoleon ordusunun 1812-1813-cü illərdəki itkilərini göstərir. Altı dəyişən qurulur: ordunun böyüklüyü, iki ölçülü səthdə yerləşməsi (x və y), vaxt, hərəkət istiqaməti və temperatur. Sətir genişliyi bir müqayisəni (ordunun zaman nöqtələrindəki ölçüsü) göstərir, istilik oxu isə ordu miqdarının dəyişməsinin səbəbini göstərir. İki ölçülü bir səthdəki bu çox dəyişkən ekran, etibarlılığı artırmaq üçün mənbə məlumatlarını təyin edərkən dərhal qavranıla biləcək bir hekayə izah edir. Tufte 1983-cü ildə yazırdı: "Bu indiyə qədər çəkilən ən yaxşı statistik qrafik ola bilər." [13]

Bu prinsiplərin tətbiq edilməməsi qrafiklərin səhv olması, mesajın təhrif edilməsi və ya səhv bir nəticənin dəstəklənməsi ilə nəticələnə bilər. Tufte'ye görə, chartjunk, mesajı və ya əvəzsiz üç ölçülü və ya perspektiv effektlərini artırmayan qrafikin kənar daxili dekorasiyasına aiddir. İzahedici açarı görüntünün özündən ayırmaq, gözdən görüntüdən açara geri və irəli getmək tələb edən bir şey "inzibati zibil" formasıdır. "Məlumat və mürəkkəb" nisbəti maksimum dərəcədə artırılmalı və mümkün olduğu yerlərdə məlumat olmayan mürəkkəb silinməlidir. [13]

Konqresin Büdcə Ofisi, 2014-cü ilin iyun ayında təqdimatında qrafik ekranlar üçün bir neçə ən yaxşı təcrübəni ümumiləşdirdi. Bunlara aşağıdakılar daxildir: a) Auditoriyanızı bilmək b) Hesabatın məzmunu xaricində təkbaşına dayana bilən qrafika dizaynı və c) Hesabatdakı əsas mesajları çatdıran qrafika dizaynı. [14]

Kəmiyyət mesajları Düzenle

Müəllif Stephen Few, istifadəçilərin bir sıra məlumatları və mesajı ötürməyə kömək etmək üçün istifadə olunan əlaqəli qrafikləri başa düşməyə və ya ünsiyyət qurmağa çalışa biləcəyi səkkiz növ kəmiyyət mesajını təsvir etdi:

  1. Zaman seriyası: 10 illik bir müddətdə işsizlik səviyyəsi kimi bir müddət ərzində tək bir dəyişən tutulur. Trendi göstərmək üçün xətt qrafikindən istifadə edilə bilər.
  2. Sıralama: Kategorik alt bölmələr satış performansının sıralaması kimi artan və ya azalan sırada sıralanır ( ölçü) satış işçiləri tərəfindən kateqoriya, hər satış adamı ilə a kategorik alt bölmə) bir müddət ərzində. Satış işçiləri arasında müqayisəni göstərmək üçün çubuq qrafikdən istifadə edilə bilər.
  3. Bütövdən bütöv: Kategorik alt bölmələr bütövlüyə nisbətlə ölçülür (yəni 100% -dən bir faiz). Bir dairəvi diaqram və ya çubuq diaqram, bazardakı rəqiblərin təmsil etdiyi bazar payı kimi nisbətlərin müqayisəsini göstərə bilər.
  4. Sapma: Kategorik alt bölmələr müəyyən bir müddət ərzində bir işin bir neçə şöbəsi üçün faktiki büdcə xərclərinin müqayisəsi kimi bir istinadla müqayisə olunur. Çubuq cədvəldə faktiki ilə istinad məbləğinin müqayisəsi göstərilə bilər.
  5. Tezlik bölüşdürülməsi: Müəyyən bir dəyişənin, müəyyən bir interval üçün müşahidələrin sayını göstərir, məsələn, birja gəlirliliyinin 0-10%, 11-20% və s. Kimi fasilələr arasında olduğu illərin sayı. Bir histogram, bir növ bar chart, bu analiz üçün istifadə edilə bilər. Boxplot, paylama ilə əlaqəli orta, kvartil, kənar və s. Kimi əsas statistikaları görselleştirmeye kömək edir.
  6. Korrelyasiya: Eyni və ya əks istiqamətdə hərəkət etməyə meylli olub olmadığını müəyyən etmək üçün iki dəyişənlə (X, Y) təmsil olunan müşahidələr arasında müqayisə. Məsələn, aylar üçün işsizlik (X) və inflyasiya (Y) qurmaq. Bu mesaj üçün ümumiyyətlə bir dağılım sahəsi istifadə olunur.
  7. Nominal müqayisə: Məhsul koduna görə satış həcmi kimi kategorik bölmələri xüsusi bir sıra ilə müqayisə etmək. Bu müqayisə üçün çubuq diaqramdan istifadə edilə bilər. və ya coğrafi: Dövlətə görə işsizlik nisbəti və ya binanın müxtəlif mərtəbələrində olan insanların sayı kimi bir xəritədə və ya tərtibdə bir dəyişənin müqayisəsi. Kartoqram istifadə olunan tipik bir qrafikdir. [6] [15]

Bir sıra məlumatları nəzərdən keçirən analitiklər yuxarıdakı mesajların və qrafik növlərinin bəzilərinin və ya hamısının tapşırıqlarına və auditoriyasına aid olub olmadığını düşünə bilərlər. Verilərdəki mənalı əlaqələri və mesajları müəyyənləşdirmək üçün sınaq və səhv prosesi tədqiqatçı məlumat analizinin bir hissəsidir.

Vizual qavrayış və məlumatların vizuallaşdırılması Düzəliş edin

Bir insan xətt uzunluğu, forma, oriyentasiya, məsafələr və rəng (rəng) fərqlərini əhəmiyyətli dərəcədə işləmə səyləri olmadan asanlıqla ayırd edə bilər. Məsələn, bir sıra rəqəmlərdə "5" rəqəminin neçə dəfə göründüyünü müəyyənləşdirmək üçün əhəmiyyətli vaxt və səy ("diqqətlə işləmə") tələb oluna bilər, lakin bu rəqəm ölçüsü, oriyentasiyası və ya rəngi ilə fərqlidirsə, əvvəlcədən diqqətlə işləmə yolu ilə rəqəm tez qeyd edilə bilər. [16]

Cəlbedici qrafika əvvəlcədən diqqətli işləmə və xüsusiyyətlərdən və bu xüsusiyyətlərin nisbi gücündən faydalanır. Məsələn, insanlar səth sahəsindən daha çox xətt uzunluğundakı fərqləri daha asan işləyə bildiyindən, pasta qrafiklərdən (müqayisə göstərmək üçün səth sahəsini istifadə edən) bir çubuq qrafiki (müqayisə göstərmək üçün xətt uzunluğundan istifadə edir) istifadə etmək daha təsirli ola bilər. ). [16]

İnsan qavrayışı / idrak və məlumatların vizuallaşdırılması Düzenle

Demək olar ki, bütün məlumat görüntüləri insan istehlakı üçün yaradılmışdır. İntuitiv vizualizasiyalar tərtib edilərkən insanın qavrayış və idrak bilikləri lazımdır. [17] İdrak insanlarda qavrayış, diqqət, öyrənmə, yaddaş, düşüncə, konsepsiya formalaşması, oxuma və problem həll etmə kimi proseslərə aiddir. [18] İnsanın vizual işlənməsi dəyişiklikləri aşkarlamaqda və yüngüllükdəki miqdar, ölçü, forma və dəyişikliklər arasında müqayisə aparmaqda səmərəlidir. Simvolik məlumatların xüsusiyyətləri vizual xüsusiyyətlərə uyğunlaşdırıldıqda, insanlar çoxlu sayda məlumatları effektiv şəkildə nəzərdən keçirə bilərlər. Beyin neyronlarının 2/3 hissəsinin vizual emalda iştirak edə biləcəyi təxmin edilir. Düzgün vizuallaşdırma, vizual olmayan kəmiyyət məlumatlarında o qədər də aşkar olmayan potensial əlaqələri, əlaqələri və s. Göstərmək üçün fərqli bir yanaşma təmin edir. Vizualizasiya məlumat araşdırma vasitəsinə çevrilə bilər.

Araşdırmalar, fərdlərin ortalama% 19 daha az bilişsel qaynaqlardan istifadə etdiyini və% 4,5 nisbətində məlumatların görselləşdirilməsini mətnlə müqayisə edərkən detalları daha yaxşı xatırlaya bildiyini göstərdi. [19]

Məlumatların görselləşdirilməsinin hərtərəfli bir 'tarixi' yoxdur. Vizual təfəkkürün və məlumatların vizual təsvirinin bütün inkişafını əhatə edən və ayrı-ayrı disiplinlərin töhfələrini birləşdirən heç bir hesab yoxdur. [20] York Universitetindən Michael Friendly və Daniel J Denis, hərtərəfli vizual tarix təqdim etməyə çalışan bir layihə ilə məşğul olurlar. Ümumi inancın əksinə olaraq, məlumatların görselləşdirilməsi müasir bir inkişaf deyil. Tarixdən əvvəl, ulduz məlumatları və ya ulduzların yeri kimi məlumatlar mağaraların divarlarında (Cənubi Fransadakı Lascaux Mağarasında tapılanlar kimi) Pleystosen dövründən bəri görüntülənmişdir. [21] Mesopotamiya gil jetonları (MÖ 5500), İnka quipus (MÖ 2600) və Marshall Adaları çubuq qrafikləri (nd) kimi fiziki əsərlər də kəmiyyət məlumatlarını görselləşdirmək kimi qəbul edilə bilər. [22] [23]

İlk sənədləşdirilmiş məlumatların vizuallaşdırılmasını MÖ 1160-a qədər izləmək olar. geoloji mənbələrin paylanmasını dəqiq şəkildə göstərən və bu ehtiyatların daşqalaqlanması barədə məlumat verən Turin Papirus xəritəsi ilə. [24] Bu cür xəritələr, müəyyən bir coğrafi ərazi ilə əlaqəli müəyyən bir mövzunu göstərmək üçün hazırlanmış bir coğrafi illüstrasiya vasitəsilə xüsusi məlumatları və məlumatları təqdim edən və ötürən bir məlumat görselləşdirmə növü olan tematik kartoqrafiya kimi təsnif edilə bilər. Məlumatların vizuallaşdırılmasının sənədləşdirilmiş ilk formaları təsvir olunan məlumatların təfsirini təmin edən və icazə verən müxtəlif mədəniyyətlərdən və ideogramlardan və hiyeroqliflərdən olan müxtəlif tematik xəritələr idi. Məsələn, Mycenae-nin Lineer B tabletləri, Aralıq dənizindəki Son Tunc Çağı dövrü ticarətinə dair məlumatların vizualizasiyasını təmin etdi. Koordinatlar ideyası qədim Misir tədqiqatçıları tərəfindən şəhərlərin salınmasında istifadə olunurdu, yerdəki və cənnətdəki mövqelər ən azı e.ə. 200-cü ilə qədər enli və boyluğa bənzər bir şeylə, Claudius Ptolemey tərəfindən sferik bir yerin enlik və uzunluğa xəritəsi proyeksiyası [ c.85 – c. 165] İsgəndəriyyədə 14-cü əsrə qədər istinad standartları kimi xidmət edəcəkdir. [24]

Kağız və perqament ixtirası tarix boyu görselləşmələrin daha da inkişaf etdirilməsinə imkan verdi. Şəkildə monastır məktəblərində bir dərslik əlavəsində istifadə olunan planetlərin hərəkətinin təsviri üçün nəzərdə tutulan X və ya bəlkə də XI əsrə aid bir qrafik göstərilir. [25] Göründüyü kimi, qrafika planetin orbitlərinin meyllərinin bir zamanın funksiyası kimi təsvir edilməsini nəzərdə tuturdu. Bu məqsədlə bürc bölgəsi, zaman və ya uzununa ox kimi otuz hissəyə bölünən üfüqi bir xətt ilə bir müstəvidə təmsil olunurdu. Şaquli ox, bürcün genişliyini təyin edir. Hər planet üçün ayrı-ayrılıqda üfüqi miqyas seçildiyi görünür, dövrlər uzlaşdırıla bilməz. Müşayiət olunan mətn yalnız genliklərə aiddir. Döngələr zamanla əlaqəli deyil.

XVI əsrdə fiziki kəmiyyətlərin dəqiq müşahidəsi və ölçülməsi üçün texnika və alətlər, coğrafi və göy mövqeyi yaxşı inkişaf etmişdi (məsələn, Tycho Brahe [1546-1601] tərəfindən inşa edilmiş, bir divarı əhatə edən “divar kvadrantı”). onun rəsədxanası). Xüsusilə vacibdir ki, üçbucaqlanma və xəritələşdirmə yerlərini dəqiq müəyyənləşdirmək üçün digər metodlar. [20] Çox erkən, zaman ölçüsü alimləri məlumatların görselləşdirilməsinin yenilikçi bir yolunu inkişaf etdirməsinə səbəb oldu (məsələn, 1596-cı ildə Lorenz Codomann, 1596-cı ildə Johannes Temporarius [26]).

Fransız filosofu və riyaziyyatçısı René Dekart və Pierre de Fermat analitik həndəsə və dəyərlərin göstərilməsi və hesablanması praktiki metodlarına böyük təsir göstərən iki ölçülü koordinat sistemini inkişaf etdirdilər. Fermat və Blez Paskalın statistika və ehtimal nəzəriyyəsi üzərində çalışması, indi məlumat olaraq konseptuallaşdırdığımız üçün zəmin yaratdı. [20] Qarşılıqlı Dizayn Vəqfinə görə, bu inkişaflar kəmiyyət məlumatlarının qrafik əlaqəsi üçün potensial görən William Playfair-ə statistikanın qrafik metodlarını yaratmağa və inkişaf etdirməyə imkan verdi və kömək etdi. [17]

20-ci əsrin ikinci yarısında Jak Bertin məlumatları "intuitiv, aydın, dəqiq və səmərəli" təmsil etmək üçün kəmiyyət qrafiklərindən istifadə etdi. [17]

John Tukey və Edward Tufte, məlumatların vizuallaşdırma sərhədlərini Tukey'i yeni kəşfiyyat məlumatları analizinə və Tufte'nin "Kəmiyyət məlumatlarının əyani görünüşü" adlı kitabı ilə təhlil etdilər. Texnologiyanın inkişafı ilə birlikdə əl ilə hazırlanan görselləşdirmələrdən başlayaraq daha çox texniki tətbiqetmələrə - o cümlədən proqram vizualizasiyasına gətirib çıxaran interaktiv dizaynlara keçərək məlumatların görselləşdirilməsinin inkişafı baş verdi. [27]

SAS, SOFA, R, Minitab, Cornerstone və daha çox kimi proqramlar statistika sahəsində məlumatların görselləşdirilməsinə imkan verir. D3, Python və JavaScript kimi proqramlaşdırma dilləri, daha çox diqqət mərkəzində olan və fərdlərə xas olan digər məlumat görselleştirme tətbiqetmələri, kəmiyyət məlumatlarının görselləşdirilməsini mümkün etməyə kömək edir. Xüsusi məktəblər ayrıca Data Incubator kimi pulsuz proqramlar və ya Baş Assambleya kimi pullu proqramlar da daxil olmaqla, məlumatların görselləşdirilməsinə və əlaqəli proqramlaşdırma kitabxanalarına olan tələbatı ödəmək üçün proqramlar hazırlamışdır. [28]

2013-cü ildə "Data to Discovery" simpoziumundan başlayaraq Pasadena'daki ArtCenter Dizayn Kolleci, Caltech və JPL interaktiv məlumatların görselləşdirilməsi üzrə illik bir proqram həyata keçirdi. [29] Proqram soruşur: İnteraktiv məlumatların vizuallaşdırılması alimlərə və mühəndislərə məlumatlarını daha effektiv araşdırmağa necə kömək edə bilər? Hesablama, dizayn və dizayn təfəkkürü tədqiqat nəticələrini maksimum dərəcədə artırmağa necə kömək edə bilər? Bu sahələrdən bilikdən yararlanmaq üçün hansı metodologiyalar ən təsirli olur? Sorgulamağa və nəticədə məlumatlarla əlaqəli yeni bir fikir əldə etməyə kömək etmək üçün əlaqəli məlumatları uyğun vizual və interaktiv xüsusiyyətlərlə kodlaşdıraraq, proqram düşüncə tərzi və hesablama, istifadəçi mərkəzli dizayn, qarşılıqlı dizayndan son metodları birləşdirərək, kompleks elm problemlərinə yeni fənlərarası yanaşmalar inkişaf etdirir. və 3D qrafika.

Məlumatların vizuallaşdırılması bir hissəsi statistikadan əldə edilən xüsusi terminologiyanı əhatə edir. Məsələn, müəllif Stephen Few, mənalı bir təhlili və ya vizuallaşdırmanı dəstəkləmək üçün birlikdə istifadə olunan iki növ məlumatı müəyyənləşdirir:

  • Kategorik: Müəyyən bir xüsusiyyətə malik obyekt qruplarını təmsil edir. Kategorik dəyişənlər ya nominal, həm də sıra ola bilər. Nominal dəyişənlər, məsələn, cinslər arasında heç bir nizam yoxdur və beləliklə nominaldır. Sıravi dəyişənlər sifarişli kateqoriyalardır, kiminsə düşdüyü yaş qrupunu qeyd etmək üçün. [30]
  • Kəmiyyət: Bir insanın boyu və ya bir mühitin istiliyi kimi ölçmələri təmsil edin. Kəmiyyət dəyişkənləri ya davamlı, ya da ayrı ola bilər. Davamlı dəyişənlər ölçmələrin həmişə daha dəqiq edilə biləcəyi fikrini özündə cəmləşdirir. Ayrı-ayrı dəyişənlərin bəzi nəticələrin sayılması və ya bütün illərdə ölçülən bir yaş kimi yalnız məhdud sayda imkanı var. [30]

Kəmiyyət və kəmiyyət dəyişkənləri arasındakı fərq vacibdir, çünki iki növ fərqli görselləşdirmə metodlarına ehtiyac duyur.

Məlumatların iki əsas növü cədvəllər və qrafiklərdir.

  • A masa kateqoriyalı etiketlər ilə sətir və sütunlara düzülmüş kəmiyyət məlumatlarını ehtiva edir. Əsasən xüsusi dəyərləri axtarmaq üçün istifadə olunur. Yuxarıdakı nümunədə cədvəldə adı əks etdirən kategorik sütun etiketləri ola bilər (a keyfiyyət dəyişən) və yaş (a kəmiyyət dəyişən), hər bir məlumat satırı bir nəfəri təmsil edən (nümunə götürülmüşdür) təcrübə vahidi və ya kateqoriya alt bölmə).
  • A qrafik ilk növbədə məlumatlar arasındakı əlaqələri göstərmək üçün istifadə olunur və kodlanmış dəyərləri təsvir edir vizual obyektlər (məsələn, xətlər, çubuqlar və ya nöqtələr). Ədədi dəyərlər bir və ya daha çoxunun təyin etdiyi ərazidə göstərilir baltalar. Bu baltalar təmin edir tərəzi (kəmiyyət və kategorik) vizual obyektlərə etiket vermək və dəyərlər təyin etmək üçün istifadə olunur. Bir çox qrafikə də istinad edilir qrafiklər. [31]

Eppler və Lengler, müxtəlif məlumatların görüntüləmə metodlarını əks etdirən interaktiv bir qrafik olan "Vizual metodların dövri cədvəli" ni hazırladılar. Altı növ məlumat görselleştirme metodunu əhatə edir: məlumat, məlumat, konsepsiya, strategiya, metafora və qarışıq. [32]

  • uzunluq / say
  • kateqoriya
  • rəng
  • Təmsil etdikləri dəyərlərlə mütənasib yüksəkliklər və ya uzunluqlarla düzbucaqlı çubuqlarla kategorik məlumatları təqdim edir. Çubuqlar şaquli və ya üfüqi olaraq çəkilə bilər.
  • Çubuq qrafik diskret kategoriyalar arasında müqayisələri göstərir. Cədvəlin bir oxu müqayisə olunan xüsusi kateqoriyanı göstərir, digər ox isə ölçülmüş dəyəri göstərir.
  • Bəzi çubuq qrafiklər birdən çox ölçülü dəyişənin dəyərlərini göstərən birdən çox qrupa yığılmış çubuqlar təqdim edir. Bu kümelenmiş qruplar rəng istifadə edərək fərqlənə bilər.
  • Məsələn, bir müddət ərzində bir neçə şəxs və ya müəssisə üçün satış performansı kimi dəyərlərin müqayisəsi.

Dəyişən enlik ("müxtəlif") çubuq qrafik

  • kateqoriya (ilk ölçüdə ölçü / say / ölçü)
  • ikinci ölçüdə ölçü / say / ölçü
  • bar sahəsi kimi ölçü / say / ölçü
  • rəng
  • Yuxarıda göstərilən əsas çubuq chartinin əksər xüsusiyyətlərini ehtiva edir
  • Qeyri-bərabər enli çubuğun sahəsi açıq şəkildə üfüqi və şaquli oxlardan birinci və ikinci kəmiyyətlərlə əlaqəli olan üçüncü bir kəmiyyətin məlumatlarını ötürür
  • zibil limiti
  • saymaq / uzunluq
  • rəng
  • Ədədi məlumatların paylanmasının təxmini nümayişi. Bütün dəyərlər aralığını bir sıra aralıqlara bölün və sonra hər aralığa neçə dəyər düşdüyünü hesablayın. Zibil qutuları adətən bir dəyişənin ardıcıl, üst-üstə düşməyən fasilələri kimi göstərilir. Zibil qutuları (aralıqları) bitişik olmalıdır və əksər hallarda bərabər ölçüdədir (lakin olması tələb olunmur).
  • Məsələn, illik fond birjası faiz nisbətlərinin 0-10%, 11-20% və s. Kimi müəyyən aralıqlarda (zibil qutularında) müəyyənləşdirilməsi çubuğun hündürlüyü% -lik gəlirliliklə müşahidələrin (illərin) sayını əks etdirir. müvafiq zibil qutusu ilə təmsil olunan aralıq.
  • x mövqeyi
  • y mövqeyi
  • simvol / qlif
  • rəng
  • ölçüsü
  • Bir sıra məlumat üçün adətən iki dəyişən üçün dəyərləri göstərmək üçün Kartezyen koordinatlarını istifadə edir.
  • Xallar əlavə dəyişənləri göstərmək üçün rəng, forma və / və ya ölçü ilə kodlaşdırıla bilər.
  • Sahədəki hər nöqtənin kartezyen müstəvisində yerini təyin edən əlaqəli x və y termini var.
  • Dağılım planları tez-tez dəyişənlər (x və y) arasındakı əlaqəni vurğulamaq üçün istifadə olunur.
  • mövqe x
  • mövqe y
  • mövqe z
  • rəng
  • simvol
  • ölçüsü
  • Yuxarıdakı 2 ölçülü səpələnmə planına bənzər şəkildə, 3 ölçülü səpələnmə sahəsi bir sıra məlumatlardan ümumiyyətlə 3 dəyişən arasındakı əlaqəni əyani şəkildə göstərir.
  • Yenidən nöqtə əlavə dəyişənləri göstərmək üçün rəng, forma və / və ya ölçü ilə kodlaşdırıla bilər
  • qovşaqların ölçüsü
  • qovşaqların rəngi
  • qalınlığı bağlayır
  • rəng bağlayır
  • Şəbəkədə qruplar tapmaq (məsələn, Facebook dostlarını fərqli qruplara qruplaşdırmaq).
  • Şəbəkədəki qruplar arasında körpülərin (məlumat brokerlərinin və ya sərhəd açarlarının) aşkarlanması
  • Şəbəkədəki ən təsirli qovşaqların müəyyənləşdirilməsi (məsələn, bir şirkət marketinq kampaniyası üçün Twitter-də kiçik bir qrup insanı hədəf almaq istəyir).
  • Heç bir qrupa sığmayan və ya bir şəbəkənin ətrafındakı daha kənar aktyorları tapmaq.
  • rəng
  • Ədədi nisbəti göstərmək üçün dilimlərə bölünən bir kateqoriyalı dəyişəni təmsil edir. Pasta qrafikində, hər dilimin qövs uzunluğu (və nəticədə mərkəzi açısı və sahəsi) təmsil etdiyi kəmiyyət ilə mütənasibdir.
  • Məsələn, sağdakı qrafikdə göstərildiyi kimi, dünya üzrə İngilis dilində danışanların nisbəti
  • x mövqeyi
  • y mövqeyi
  • simvol / qlif
  • rəng
  • ölçüsü
  • Məlumatı düz xətt seqmentləri ilə birləşdirilmiş 'işarələr' adlanan bir sıra məlumat nöqtələri kimi təmsil edir.
  • Dağılım planına bənzəyir, yalnız ölçmə nöqtələrinin (ümumiyyətlə x ox dəyəri ilə) sıralanması və düz xətt seqmentləri ilə birləşdirilməsi.
  • Tez-tez bir zaman aralığındakı məlumatlardakı bir tendensiyanı görüntüləmək üçün istifadə olunur - bir zaman seriyası - buna görə xətt tez-tez xronoloji olaraq çəkilir.
  • eni
  • rəng
  • vaxt (axın)
  • Axan bir forma ilə nəticələnən, mərkəzi oxun ətrafında yer dəyişdirilən yığılmış sahə qrafiki növü.
  • Qatların bir oxun üstünə yığıldığı ənənəvi yığılmış sahə qrafikindən fərqli olaraq, bir qrafada qatlar "sarsıntılarını" minimuma endirmək üçün yerləşdirilir.
  • Streqraflar məlumatları yalnız müsbət dəyərlərlə göstərir və həm mənfi, həm də müsbət dəyərləri təmsil edə bilmir.
  • Məsələn, doğru vizual bir istifadəçinin 2012-ci ilin əvvəlində dinlədiyi musiqini göstərir
  • ölçüsü
  • rəng
  • Adətən düzbucaqlı, iç içə fiqurlardan istifadə edərək hiyerarşik məlumatların göstərilməsi üçün bir üsuldur.
  • Məsələn yer / fayl növünə görə disk sahəsi
  • rəng
  • vaxt (axın)
  • Layihə cədvəlini əks etdirən çubuq qrafik növü
  • Müasir Gantt qrafikləri fəaliyyətlərlə mövcud cədvəl statusu arasındakı asılılıq əlaqələrini də göstərir.
  • Məsələn, layihə planlaşdırılmasında istifadə olunur
  • rəng
  • kateqoriyalı dəyişən
  • Bir hadisənin böyüklüyünü iki ölçüdə rəng kimi təmsil edir.
  • There are two categories of heat maps:
    • cluster heat map: where magnitudes are laid out into a matrix of fixed cell size whose rows and columns are categorical data. For example, the graph to the right.
    • spatial heat map: where no matrix of fixed cell size for example a heat-map. For example, a heat map showing population densities displayed on a geographical map
    • x position
    • color
    • Uses a series of colored stripes chronologically ordered to visually portray long-term temperature trends.
    • Portrays a single variable—prototypically temperature over time to portray global warming
    • Deliberately minimalist—with no technical indicia—to communicate intuitively with non-scientists [33]
    • Can be "stacked" to represent plural series (example)
    • radial distance (dependent variable)
    • rotating angle (cycling through months)
    • color (passing years)
    • Portrays a single dependent variable—prototypically temperature over time to portray global warming
    • Dependent variable is progressively plotted along a continuous "spiral" determined as a function of (a) constantly rotating angle (twelve months per revolution) and (b) evolving color (color changes over passing years) [34]
    • x axis
    • y axis
    • A method for graphically depicting groups of numerical data through their quartiles.
    • Box plots may also have lines extending from the boxes (whiskers) indicating variability outside the upper and lower quartiles. may be plotted as individual points.
    • The two boxes graphed on top of each other represent the middle 50% of the data,, with the line separating the two boxes identifying the median data value and the top and bottom edges of the boxes represent the 75th and 25th percentile data points respectively.
    • Box plots are non-parametric: they display variation in samples of a statistical population without making any assumptions of the underlying statistical distribution, thus are useful for getting an initial understanding of a data set. For example, comparing the distribution of ages between a group of people (e.g. male and females).
      or process
    • Represents a workflow, process or a step-by-step approach to solving a task.
    • The flowchart shows the steps as boxes of various kinds, and their order by connecting the boxes with arrows.
    • For example, outlying the actions to undertake if a lamp is not working, as shown in the diagram to the right.
    • attributes
    • value assigned to attributes
    • Displays multivariatedata in the form of a two-dimensional chart of three or more quantitative variables represented on axes starting from the same point.
    • The relative position and angle of the axes is typically uninformative, but various heuristics, such as algorithms that plot data as the maximal total area, can be applied to sort the variables (axes) into relative positions that reveal distinct correlations, trade-offs, and a multitude of other comparative measures.
    • For example, comparing attributes/skills (e.g. communication, analytical, IT skills) learnt across different a university degrees (e.g. mathematics, economics, psychology)
    • all possible logical relations between a finite collection of different sets.
    • Shows all possible logical relations between a finite collection of different sets.
    • These diagrams depict elements as points in the plane, and sets as regions inside closed curves.
    • A Venn diagram consists of multiple overlapping closed curves, usually circles, each representing a set.
    • The points inside a curve labelled S represent elements of the set S, while points outside the boundary represent elements not in the set S. This lends itself to intuitive visualizations for example, the set of all elements that are members of both sets ST, denoted ST and read "the intersection of ST", is represented visually by the area of overlap of the regions ST. In Venn diagrams, the curves are overlapped in every possible way, showing all possible relations between the sets.

    Interactive data visualization enables direct actions on a graphical plot to change elements and link between multiple plots. [35]

    Interactive data visualization has been a pursuit of statisticians since the late 1960s. Examples of the developments can be found on the American Statistical Association video lending library. [36]

    Common interactions include:

    • Brushing: works by using the mouse to control a paintbrush, directly changing the color or glyph of elements of a plot. The paintbrush is sometimes a pointer and sometimes works by drawing an outline of sorts around points the outline is sometimes irregularly shaped, like a lasso. Brushing is most commonly used when multiple plots are visible and some linking mechanism exists between the plots. There are several different conceptual models for brushing and a number of common linking mechanisms. Brushing scatterplots can be a transient operation in which points in the active plot only retain their new characteristics. At the same time, they are enclosed or intersected by the brush, or it can be a persistent operation, so that points retain their new appearance after the brush has been moved away. Transient brushing is usually chosen for linked brushing, as we have just described.
    • Painting: Persistent brushing is useful when we want to group the points into clusters and then proceed to use other operations, such as the tour, to compare the groups. It is becoming common terminology to call the persistent operation painting,
    • Identification: which could also be called labeling or label brushing, is another plot manipulation that can be linked. Bringing the cursor near a point or edge in a scatterplot, or a bar in a barchart, causes a label to appear that identifies the plot element. It is widely available in many interactive graphics, and is sometimes called mouseover.
    • Scaling: maps the data onto the window, and changes in the area of the. mapping function help us learn different things from the same plot. Scaling is commonly used to zoom in on crowded regions of a scatterplot, and it can also be used to change the aspect ratio of a plot, to reveal different features of the data.
    • Linking: connects elements selected in one plot with elements in another plot. The simplest kind of linking, one-to-one, where both plots show different projections of the same data, and a point in one plot corresponds to exactly one point in the other. When using area plots, brushing any part of an area has the same effect as brushing it all and is equivalent to selecting all cases in the corresponding category. Even when some plot elements represent more than one case, the underlying linking rule still links one case in one plot to the same case in other plots. Linking can also be by categorical variable, such as by a subject id, so that all data values corresponding to that subject are highlighted, in all the visible plots.

    There are different approaches on the scope of data visualization. One common focus is on information presentation, such as Friedman (2008). Friendly (2008) presumes two main parts of data visualization: statistical graphics, and thematic cartography. [37] In this line the "Data Visualization: Modern Approaches" (2007) article gives an overview of seven subjects of data visualization: [38]

      & resources
    • Displaying connections
    • Displaying data
    • Displaying news
    • Displaying websites
    • Tools and services

    All these subjects are closely related to graphic design and information representation.

    On the other hand, from a computer science perspective, Frits H. Post in 2002 categorized the field into sub-fields: [9] [39]

    Within The Harvard Business Review, Scott Berinato developed a framework to approach data visualisation. [40] To start thinking visually, users must consider two questions 1) What you have and 2) what you’re doing. The first step is identifying what data you want visualised. It is data-driven like profit over the past ten years or a conceptual idea like how a specific organisation is structured. Once this question is answered one can then focus on whether they are trying to communicate information (declarative visualisation) or trying to figure something out (exploratory visualisation). Scott Berinato combines these questions to give four types of visual communication that each have their own goals. [40]

    These four types of visual communication are as follows

    • idea illustration (conceptual & declarative). [40]
      • Used to teach, explain and/or simply concepts. For example, organisation charts and decision trees.
      • Used to discover, innovate and solve problems. For example, a whiteboard after a brainstorming session.
      • Used to spot trends and make sense of data. This type of visual is more common with large and complex data where the dataset is somewhat unknown and the task is open-ended.
      • The most common and simple type of visualisation used for affirming and setting context. For example, a line graph of GDP over time.

      Data presentation architecture (DPA) is a skill-set that seeks to identify, locate, manipulate, format and present data in such a way as to optimally communicate meaning and proper knowledge.

      Historically, the term data presentation architecture is attributed to Kelly Lautt: [a] "Data Presentation Architecture (DPA) is a rarely applied skill set critical for the success and value of Business Intelligence. Data presentation architecture weds the science of numbers, data and statistics in discovering valuable information from data and making it usable, relevant and actionable with the arts of data visualization, communications, organizational psychology and change management in order to provide business intelligence solutions with the data scope, delivery timing, format and visualizations that will most effectively support and drive operational, tactical and strategic behaviour toward understood business (or organizational) goals. DPA is neither an IT nor a business skill set but exists as a separate field of expertise. Often confused with data visualization, data presentation architecture is a much broader skill set that includes determining what data on what schedule and in what exact format is to be presented, not just the best way to present data that has already been chosen. Data visualization skills are one element of DPA."

      Objectives Edit

      DPA has two main objectives:

      • To use data to provide knowledge in the most efficient manner possible (minimize noise, complexity, and unnecessary data or detail given each audience's needs and roles)
      • To use data to provide knowledge in the most effective manner possible (provide relevant, timely and complete data to each audience member in a clear and understandable manner that conveys important meaning, is actionable and can affect understanding, behavior and decisions)

      Scope Edit

      With the above objectives in mind, the actual work of data presentation architecture consists of:


      Traceback (most recent call last): File "C:UsersmeAppDataRoamingBlender FoundationBlender2.81scriptsaddonsBlenderGIS-masteroperatorsio_export_shp.py", line 162, in execute if v.lstrip("-+").isdigit(): AttributeError: 'IDPropertyGroup' object has no attribute 'lstrip'

      Basemaps - NaN cast error

      The error that goes with this

      Originally posted by @MikeDabrowski in https://github.com/domlysz/BlenderGIS/issues/186#issuecomment-565720570

      Adding Mac OSX & Linux support in documentation

      I saw your great Wiki and the installation for gdal python bindings inside blender ont this page : https://github.com/domlysz/BlenderGIS/wiki/How-to-install-GDAL It's very helpfull but there is windows only installation. I don't use Windows. According to you, I would want to add other plateform to your wiki.

      Mac Osx Tested on Yosemite 10.10 and Blender 2.74 1) Install Xcode and Macports from this link : https://www.macports.org/install.php

      2) Install gdal and gdal python bindings Open a terminal from spotlight or from Applications => Utilities => Terminal Then type with administratives rights :

      sudo port install gdal py34-gdal

      3) Copy osgeo folder from python bindings to blender

      cp -rf /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/site-packages/osgeo /where_you_put_blender_on_your_mac/Blender/blender.app/Contents/Resources/2.74/scripts/modules/

      Dəyişdirin where_you_put_blender_on_your_mac with the path where you run or install Blender

      Test it in Blender Python console like windows installation.

      I think there is a mistake in the wiki with this : Finally, to get GDAL working in Blender, just copy osgeo folder in Python tree folder of Blender (C:Program FilesBlender FoundationBlender2.70pythonlibsite-packages). If I put the osgeo folder in the same path like you recommand (python/lib/site-packages), I'm not able to launch gdal from blender. When I put osgeo in blender's module folder, It works !

      Sorry for my poor english, I'm french .

      No imageIO module

      No imaging library available. ImageIO module was not correctly installed. Please reinstall it or try to install Python GDAL or Pillow module

      this is my problem,when i start BlenderGIS reinstall it 3 times thank you

      Gaps between DEM's when trying to achieve tiled terrain project

      I'm working to take assets imported using BlenderGIS and then work on them with Armory, so I can interact with the terrain and fly through it. Due to the size of some of the rasters 20000+ pixels I am hitting WebGL limitations within Armory exports.

      To resolve this, I attempted to cut my Heightmap up in QGIS and load individual tiles with BlenderGIS, but I got the following gaps between DEM's which were impossible to join:

      I spotted this had been mentioned before in following posts: https://github.com/domlysz/BlenderGIS/issues/24 https://github.com/domlysz/BlenderGIS/issues/98

      So I switched between pxLoc='CENTER'Loc='CORNER' in operators/io_import_georaster.py but neither made a difference.

      So I took your advice in one of the posts and just imported the whole heightmap and looked for another route to tile. Having found this script I was able to slice up the mesh into 16 tiles (seperate objects):

      And started importing sat images that I had already split into tiles within QGIS, this appeared to look nice and worked well:

      However when I zoomed into the edges I had a similar gap issue:

      I feel like I'm getting closer but would appreciate a little help trying to reduce the gap issues.

      The entire sat image in this test is 10000 x 10000 and each tile is 2500 x 2500.

      I'm using the following python extract the square HM from the source asc:

      And the following to generate tiled sat images:

      I'm running Blender 2.8 with your latest BlenderGIS build. Projection on the project is QGS 84 / UTM zone58S

      .blend file for reference: https://1drv.ms/u/s!AjCedBZJ5Eh4i3-eifFqf19IZefa

      A couple of the Sat tiles: https://1drv.ms/u/s!AjCedBZJ5Eh4jADXJQmz8O3lyLja

      Entire square .asc heightmap: https://1drv.ms/u/s!AjCedBZJ5Eh4jADXJQmz8O3lyLja

      Place the Georef Cam higher

      Sometimes I get black holes when I render the image:

      This happens when there is a single peak that is higher than surrounding terrain. Is it possible to have the camera higher by default, so it's above all parts of the DEM?

      Get SRTM TimeoutError: [WinError 10060]

      I got this error loading the SRTM file, i try another locations but is the same error.

      TimeoutError: [WinError 10060]An error occurred during the connection attempt since the connected party did not respond properly after a period of time, or an error occurred in the established connection since the connected host could not respond.


      Videoya baxın: CS50 2014 - Week 8