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有許多方法可以繪制數(shù)據(jù)。根據(jù)您的情況選擇哪一個？答案當(dāng)然取決于您需要分析哪種數(shù)據(jù)以及您希望它回答什么問題。在DataViz Weekly中，我們會定期為您提供一些最佳實踐。唯一將它們團結(jié)在一起的是，所有突出顯示的項目都已在不久前公開發(fā)布。因此，這里有一些新的很棒的例子和啟發(fā)：

• 改變?nèi)虺鞘泄珗@的聲景—麻省理工學(xué)院感性城市實驗室
• 美國額外的600美元失業(yè)救濟金—紐約時報
• 巴西的COVID-19死亡人數(shù)（好像所有人都在一個社區(qū)中發(fā)生）—AgênciaLupa和Google新聞倡議
• 網(wǎng)絡(luò)圖中的權(quán)力游戲戰(zhàn)斗— Wayde Herman

鎖定政策和居家政策對全世界城市的活動產(chǎn)生了深遠影響。花費在家里的時間增加了，導(dǎo)致室外通常的噪音水平大大降低，從而為以前的靜音提供了空間。

麻省理工學(xué)院感性城市實驗室研究了城市公園聲景如何變化的棱鏡變化。在這項研究中，專家們選擇了五個公園：紐約市的中央公園，倫敦的海德公園，米蘭的公共花園，新加坡的濱海藝術(shù)中心和舊金山的金門公園。然后，他們借助機器學(xué)習(xí)算法對聲音進行分類，分析了在COVID-19大流行之前和期間在這些公園中散步所獲得的音頻記錄。

這項研究的結(jié)果在一個名為“ 聲波城市 ”的令人印象深刻的項目中得到了體現(xiàn)，該項目現(xiàn)在可以在麻省理工學(xué)院感性城市實驗室的網(wǎng)站上找到。它具有驚人的可視化效果，使您可以輕松有趣地探索五個公園不斷變化的聲音。（您甚至可以聽到它們并識別出差異！只需確保聲音打開即可。）

美國額外的600美元失業(yè)救濟

隨著美國聯(lián)邦政府本月底提供的額外600美元失業(yè)救濟，紐約時報視覺記者Ella Koeze用圖表顯示了這些付款對美國人的意義以及當(dāng)定期刺激付款實際上消失后該國將會發(fā)生什么。

埃拉（Ella）利用由芝加哥大學(xué)的一組研究人員建造的專用計算器，將不同收入水平的每周估計失業(yè)金金額可視化，灰色點表示每個州的各自值，白色點表示整個州的平均值。美國稍后滾動時出現(xiàn)的彩色范圍通過顯示所謂的替換率（即每個組以前每周收入的百分比）來提供上下文。然后，您會看到?jīng)]有額外的$ 600會得到什么。

美國國會仍在討論一種新的冠狀病毒緩解方案。民主黨人建議，600美元的補助金應(yīng)在2020年底之前一直有效。共和黨人提出了一項計劃，以確保將工人以前的工資替換掉70％。因此，不要停止?jié)L動《紐約時報》的報道，看看70％的計劃如何改變這種情況。每種狀態(tài)的末尾都有較小的圖表。

COVID-19在巴西死亡

有時真的很難理解大量數(shù)字。這是一個例子。到目前為止，巴西有超過80,000人死于COVID-19。但是巴西擁有超過2億人口，最大的疫情集中在幾個大都市地區(qū)。這么多人根本感覺不到規(guī)模。

更明顯的是，巴西的AgênciaLupa和Google新聞計劃發(fā)起了一個提供上下文的交互式數(shù)據(jù)可視化項目。輸入您的地址（在巴西），系統(tǒng)將模擬如果確認為整個國家/地區(qū)的所有COVID-19死亡都發(fā)生在您附近的居民附近，該怎么辦。每個死亡都被描繪成一個白點。這一切都從一個點開始，它代表3月份首例死于新型冠狀病毒的巴西人，然后擴展為顯示輸入地址附近的90717人居住-這是今天巴西最新的COVID死亡人數(shù)在網(wǎng)站上。

模擬實際上看起來令人印象深刻。當(dāng)這些數(shù)字與您個人和您自己的生活環(huán)境有關(guān)，而不是與其他人相處時，這些數(shù)字幾乎是有形的。請保持安全并保重。

網(wǎng)絡(luò)圖中的權(quán)力游戲

我們在博客中發(fā)布了新的JS圖表教程。在這篇文章中，經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)可視化開發(fā)人員Wayde Herman提供了關(guān)于如何創(chuàng)建表示有關(guān)《權(quán)力的游戲》戰(zhàn)斗數(shù)據(jù)的交互式網(wǎng)絡(luò)圖的出色分步說明。本周，該教程的最終圖表在Reddit上受到了好評，例如，在發(fā)布后的最初幾個小時內(nèi)收集了數(shù)十種贊譽，很快就躋身/ r / visualization子目錄的頂部。因此，我們今天不禁在DataViz Weekly中突出顯示它，這是在可視化中繪制數(shù)據(jù)的另一個很好的例子。

韋德確實做了出色的工作。他從Wikimedia Foundation機器學(xué)習(xí)總監(jiān)Chris Albon的數(shù)據(jù)集“五王之戰(zhàn)”中獲取數(shù)據(jù)，并將其處理為JSON，并借助AnyChart JavaScript庫將其可視化為網(wǎng)絡(luò)圖。該圖表在顯示權(quán)力關(guān)系游戲中的關(guān)系以及誰攻擊了誰方面做得很好。

本教程顯示了幾張圖表，從基于默認值的基礎(chǔ)圖表到自定義的幾張圖表，再到最后一張圖表。所有圖形均可在CodePen和Playground上獲得完整代碼。您將在文章中找到鏈接。看一下，如果您的網(wǎng)站或應(yīng)用需要這樣的圖表，則即使您是初學(xué)者，也可以在那里快速學(xué)習(xí)和掌握該技術(shù)。

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