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大家好，我是才哥。
本期分享關於數據可視化的點點滴滴，讓你更懂數據~
有助於
比如下面這些科研常用圖表，在這裡可輕鬆實現，
這個網站，可以根據數據格式 (如連續性數據Numeric、分類性數據Categoric、地理數據Maps等)快速定位可使用的圖表類別。
點擊上圖中每個圓圈，可獲取對應圖形的多個Python、R、D3.js的實現代碼 (主要收集自Python/R/D3.js的官網demo)。
信息圖Infographic大佬Anna Vital拋出一個非常有趣的觀點：可視化好壞的判斷標準，是指能否方便理解。
Anna Vital同時製作了一張圖表理解梯度圖👇，從上往下，理解難度遞減。
同時給出最合適圖表的5大黃金法則：
一個可視化圖形分類、應用場景介紹、工具推薦網站。
針對應用場景，圖形可劃分16類，
詳細圖形
點擊上圖每個圖形，會展示對應圖形的介紹、功能、實現工具等
圖之典是由一群對數據可視化充滿熱情的人共同建立起來的網站。
缺點是：收錄圖形類別有限，目前包含餅圖、南丁格爾玫瑰圖、柱狀圖、堆疊柱狀圖、100%堆疊柱狀圖、直方圖、折線圖、面積圖、堆疊面積圖、桑基圖、平行坐標系、旭日圖、樹圖、散點圖、氣泡圖、力導向圖、弦圖、漏斗圖、熱力圖、雷達圖、箱形圖、六邊形分箱圖。
優勢：每類圖都有非常詳細的介紹，包括圖表的定義、用法、案例，獲取製作教程、學習資料。
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