Vairāk

Vai marķēt vietas, izmantojot vietējos fontus, piemēram, Singhala un tamilu fontus ArcMap vai QGIS?

Vai marķēt vietas, izmantojot vietējos fontus, piemēram, Singhala un tamilu fontus ArcMap vai QGIS?


Es lejupielādēju Keyman darbvirsmu vietējai tastatūrai/fontiem. Es vēlos atribūtu tabulā kodēt atrašanās vietu nosaukumus, izmantojot tamilu/Singhala fontus, un pēc tam to izmantot, lai iezīmētu karti. Tomēr pēc atribūtu tabulas saglabāšanas ar vietējiem fontiem tā tiek pārveidota par jautājuma zīmēm. Zemāk ir attēli pirms un pēc tabulas saglabāšanas.

Ja ArcGIS/QGIS neatpazīst lejupielādētos fontus, kā mēs zinām, kurus no tiem var atpazīt?


QGIS sistēmā, ja datu kopa ir saglabāta pareizajā kodējumā un etiķetes ir iestatītas uz vēlamo fontu, etiķetes jāparāda pareizi. Es neesmu tik pārliecināts par ietekmi uz atribūtu tabulu, ja rakstzīmes nav pieejamas fontā, ko izmanto atribūtu tabulā.

Ja problēmas joprojām pastāv, lūdzu, koplietojiet nelielu datu paraugu pārbaudes nolūkos. Lūdzu, pievienojiet informāciju par pareizo kodējumu.


Datu vizualizācijas biedrības ’s Outlier 2021 konferences galvenās atrunas

Datu vizualizācijas biedrības (DVS) pirmā konference Outlier 2021 notika 2021. gada 4., 5. un 7. februārī. Tā tika organizēta kā tiešsaistes konference, kurai pievienojās aptuveni 1000 dalībnieku no datoru ekrāniem visā pasaulē. Tika prezentētas 41 galvenās sarunas, katra aptuveni 20 minūtes, kā arī desmitiem mazāku sesiju.

Sarunas tika izplatītas lielā laika logā, kas ir piemērots (vai nav piemērots) cilvēkiem dažādās laika joslās. Pilnībā piedalīties varēju tikai svētdien, 7. Bet, tā kā prezentācijas tika iepriekš ierakstītas un padarītas pieejamas kā videoklipi tūlīt pēc katras sarunas, es varēju redzēt katru sarunu.

Lai gūtu maksimālu labumu no šī notikuma un apstrādātu to strukturētā veidā, es īsi apkopoju sarunu galvenās atziņas. Šie kopsavilkumi ir uzskaitīti zemāk. Sarunas, kuras man šķita visinteresantākās, ir apkopotas sīkāk nekā pārējās. Diemžēl ļoti īsie kopsavilkumi neatbilst šīm lieliskajām sarunām. Tāpēc es iesaku jums arī pilnībā apskatīt šos videoklipus, ja to tēmas jūs interesē.

Lai saturu pārstrādātu retrospektīvi, man arī bija jēga sarunas pārgrupēt kategorijās. Radās šādas kategorijas: vispārējā metodika, instrumentus, vēsture, datu māksla un eksperimentāli gadījumu pētījumi, un gadījumu izpēte. Mani galvenokārt interesēja metodiskās sarunas, kam sekoja instrumentu prezentācijas. Sarunas par datu vizualizācijas vēsturi un datu mākslu sniedza nedaudz vieglāku saturu. Milzīgais gadījumu izpēte lielā mērā veicināja šī pasākuma daudzveidīgo un starptautisko atmosfēru. Sarunas, kuras visvairāk iesaku noskatīties pilnībā, zemāk ir atzīmētas ar zvaigznīti*.

Pilns sarunu saraksts ir pieejams arī kā YouTube atskaņošanas saraksts. Sarakstā ir dažas papildu sarunas, kas nav minētas tālāk par Datu vizualizācijas biedrības organizatoriskiem jautājumiem, kā arī vairākas 5 minūšu īsas tā sauktās apgaismojuma sarunas.

Datu vizualizācijas vispārējā metodika

Kā panākt, lai jūsu organizācija novērtētu datu vizualizāciju - un jūs! (Stīvs Vekslers)* (skatīties video)

Stīvs Vekslers parādīja, kā pārliecināt cilvēkus par datu vizualizācijas spēku uzņēmuma vidē, ja cilvēki joprojām strādā ar neapstrādātiem skaitļiem izklājlapās. Parādot piemērus un uzdodot jautājumus, cilvēki paši var izjust, ka datu vizualizācijas ļauj atrast atbildes daudz ātrāk nekā tabulas. Informācijas paneļus var padarīt pievilcīgākus cilvēkiem, ja viņi var redzēt savu relatīvo stāvokli datos. No nevajadzīgām diskusijām par diagrammu veidiem un krāsu izvēli var izvairīties, veicot eksperimentus, lai parādītu savu viedokli, piemēram, novērtējot burbuļu/apļu relatīvo izmēru salīdzinājumā ar joslām.

Mīksts nosēšanās, stingra ietekme: praktiski padomi, kā sniegt un saņemt nozīmīgas atsauksmes par datu vizualizāciju (Candra McRae)* (skatīties video)

Candra McRae sniedza praktiskus padomus, kā sniegt un saņemt atsauksmes. Sniedzot atsauksmes, jums pašam jāapzinās sava toni, ķermeņa valoda un aizspriedumi. Personīgās domas jāizsaka „I “ un „me “ veidā. Labāk ir sniegt atsauksmes individuālā vidē, nevis grupā. Vispirms jācenšas saprast, kāpēc lietas tika darītas noteiktā veidā. Sniegtajām atsauksmēm jābūt skaidrām un godīgām, bet arī laipnām. Dataviz ekspertu un#8216 (Tufte, Few) nostājas nevajadzētu izmantot diskusijā. Saņemot atsauksmes, nevajadzētu slēgties un strīdēties. Vajadzētu uzdot saistošus atklātus jautājumus. Ir arī svarīgi rīkoties saskaņā ar sniegtajām atsauksmēm.

Blakus projekti (Jans Villems Tulps)* (skatīties video)

Jans Villems Tulps precizēja, kas ir labs blakusprojekts datu vizualizācijā. Šādi projekti kalpo, lai kaut ko iemācītos un kaut ko parādītu. Datu vizualizācijas dizaineriem, kas sāk darbu, šādi projekti parasti kalpo portfeļa aizpildīšanai. Bet tiem ir jēga arī pieredzējušiem profesionāļiem, jo ​​tie var novest pie apmaksātiem projektiem. Blakus projekti sniedz iespēju ar savām idejām, radošumu un prasmēm pilnībā darīt to, kas jums pieder. Ieteicams saglabāt piezīmju grāmatiņu/izklājlapu ar idejām un interesantām datu kopām. Labi blakus projekti ir aktuāli un oriģināli. Atbilstību var sasniegt, izmantojot labi zināmu datu kopu, apstrādājot pašreizējo notikumu un ļaujot cilvēkiem atrast sevi šajos datos. Oriģinalitāti var sasniegt, apkopojot savus datus, pārveidojot esošo vizualizāciju, izmēģinot jaunu vizualizācijas koncepciju, vizualizējot neparastus jautājumus un radot saistošu dizainu, ar kuru cilvēki pavada vairāk laika. Pēc tam Tulpa kungs apsprieda, kā viņa un citu cilvēku blakus projekti atbilst atbilstības un oriģinalitātes kritērijiem.

Mans statistiskais ienaidnieks vai kāpēc grūtības uzlabo datu vizualizāciju (Džūlija Bruneta)* (skatīties video)

Džūlija Bruneta paskaidroja, kā viņa sadarbojas ar cilvēkiem ar dažādām prasmēm. Pamatideja ir pārvaldīt to, ko jūs nezināt. Datu vizualizācijas kopienas cilvēkiem ir ļoti atšķirīga pieredze. Ir kārdinājums mēģināt iemācīties visu darīt pašam. Bet labāka pieeja ir sadarboties ar cilvēkiem, kuriem ir prasmes, kas trūkst projektam. Tādējādi cilvēki pārmaiņus var uzņemties vadību dažādās projekta daļās.

Personīgais komentārs: Šīs prezentācijas slaidi, iespējams, bija skaistākie no konferences.

Data Viz, neimpatiskā māksla (Mushon Zer-Aviv)* (skatīties video)

Mushon Zer-Aviv apsprieda, kā var panākt empātiju datu vizualizācijās. Cilvēki viegli jūt līdzjūtību indivīdiem, bet ne masām. Pētījumi rāda, ka cilvēki ir gatavi ziedot vairāk nekā divas reizes lielāku summu, lai glābtu indivīdu (identificējamu dzīvību), nekā daudzu glābšanai (statistiskās dzīvības). Pat tad, ja statistika tiek parādīta tikai atsevišķi likteņi, ziedojumi samazinās. To sauc par statistisko nejutīgumu. Daniels Kānmens rakstīja par divām domāšanas sistēmām. 1. sistēma ir ātra, automātiska un piespiedu kārtā, 2. sistēma ir lēna, piepūles pilna un pārdomāta. Bieži 2. sistēma retrospektīvi racionalizē to, ko 1. sistēma ir uztvērusi. Empātija var atrasties 1. sistēmā. Vai, runājot datu vizualizācijas izteiksmē, to var saukt par uzmanīgu atribūtu, kas pievērš mūsu uzmanību. Laba pieeja, lai sasniegtu empātiju ar datu vizualizāciju, ir sākt ar individuālo likteni un pēc tam tālināt uz kopējo ainu. Bet nepietiek tikai ar cilvēku uzbudināšanu, jābūt arī konkrētam aicinājumam uz rīcību. Būtu jāparāda ne tikai pašreizējā situācija, bet arī labāka situācija, kāda varētu būt.

Personīgs komentārs: īpaši Covid krīzes laikā, kad statistikas dati atspoguļo tūkstošiem nāves gadījumu, šī ir ļoti aktuāla tēma. Šajā kontekstā ir parādījušies daudzi lieliski empātisku un nesimpātisku datu vizualizācijas piemēri.

3 valodas, 3 estētika, 1 grafika: gadījuma izpēte par vizualizāciju daudzkultūru vidē (Nilangika Fernando)* (skatīties video)

Nilangika Fernando paskaidroja, kā viņa, izstrādājot datu vizualizācijas, ņem vērā trīs dažādas Šrilankas kultūras estētikas. Šrilankas oficiālās valodas ir angļu, sinhalu un tamilu. Kad viņa publicēja datu vizualizācijas no angļu konteksta, tulkojot singalu valodā, tās nedaudz piesaistītu singalu plašsaziņas līdzekļus. Aplūkojot laikrakstu sākumlapas, viņa pamanīja, ka katrai valodai un kultūrai ir savs izskats. Laikraksti cenšas padarīt savu sākumlapu pēc iespējas pievilcīgāku konkrētajai auditorijai, lai tos varētu izmantot, lai noteiktu, vai auditorijai ir atšķirīga dizaina estētika. Šo īpašo estētiku varēja redzēt arī dažādu kultūru tiešsaistes memēs. Lai analizētu estētiku, jāaplūko izkārtojums, krāsa, fonts, attēli un stāstījums. Ikonām ir jāatbilst kultūras kontekstam. Piemēram, uzkrājumu kaste cūkas veidā Šrilankā nebūtu saprotama vai pat uzskatāma par aizvainojošu. Arī ikonu matu un acu krāsai jābūt atbilstošai. Tad viņa paskaidroja, kā pārvarēt šo vizuālo plaisu. Viņa izveido infografiku primārās auditorijas valodā un pēc tam pārtulko to pārējos. Viņa strādā ar līdzstrādniekiem, kuri dzīvo dažādās kultūrās. Visbeidzot, viņa paskaidroja, kā datu vizualizāciju var parādīt kultūrā, kas nav saistīta ar datiem. Viņa ieteica izmantot infografikas nelielās devās, dot gatavu produktu, kas ir pievilcīgs publicēšanai, un izmantot stāstīšanu.

Prāta spēles: psiholoģija, kas veido skaistu, efektīvu un ietekmīgu datu vizualizāciju (Amy Alberts)* (skatīties video)

Eimija Alberta runāja par Tableau lietotāju pētījumu rezultātiem. Izmantojot acu izsekotājus, viņa analizēja, kā cilvēki uztver informācijas paneļus. Šādi acu izsekošanas pētījumi paši par sevi ir datu vizualizācijas, jo rezultāti tiek parādīti un analizēti kā gazeploti, siltuma kartes un skatienu necaurredzamības kartes. Ņemot vērā 10 sekundes, cilvēki pievērsa uzmanību īpaši lieliem skaitļiem, augstam krāsu kontrastam, cilvēku attēliem un kartēm. Cilvēki arī mēdza lasīt informācijas paneļus, sākot ar augšējo kreiso stūri, pārvietojoties pa labi un uz leju. Palielinot skatīšanās ilgumu, skatīšanās modeļi lielākoties palika nemainīgi. Bet, kad, apskatot informācijas paneli, tika dots konkrēts uzdevums, modeļi izjuka. Tātad cilvēki, no vienas puses, ir mēmi pērtiķi, kas izskatās ar nelielu patiesu nodomu, bet, no otras puses, ir arī ļoti inteliģenti navigācijas sistēmās, lai sasniegtu mērķi. Šie rezultāti atbilst UX pētījumiem. Minētos uzmanības piesaistītājus var mērķtiecīgi izmantot informācijas paneļu projektēšanā, jo īpaši izmantojot korporatīvā dizaina elementus. Gruntēšanu var izmantot arī, lai koncentrētu uzmanību, pirms informācijas paneļa parādīšanas sakot vai rakstot kaut ko, kas saistīts ar to, ko vēlaties, lai cilvēki koncentrētos.

Vai jūsu datu vizualizācijas neietver cilvēkus? (Larene Le Gassick, Sāra Fosheima, Frenks Elavskis) (skatīties video)

Larene Le Gassick, Sarah Fossheim un Frank Elavsky paskaidroja, kā datu vizualizācijas var padarīt pieejamākas cilvēkiem ar redzes traucējumiem un neredzīgiem cilvēkiem. Viņi apgalvoja, kā visi, arī cilvēki ar labu redzi, gūst labumu no pieejamākām datu vizualizācijām.

Dzelzs meklējumi: Kopienas mācības (Sāra Bartleta) (skatīties video)

Sāra Bartleta sniedza padomus, kā gūt panākumus Tableau Ironviz izaicinājumā. Viņa iesaka vizualizēt to, kas patīk, veidot savas datu kopas, izmantot izpētes vai deklaratīvu pieeju un nodrošināt parādīto datu kontekstu.

Datu noformētājs: pašportrets (Valentīna d’Efilippo) (skatīties video)

Valentīna d ’Efilippo sniedza padomus par to, kā strādāt par datu dizaineri, kuru viņa vēlētos, lai būtu zinājusi, uzsākot darbu pati. Viņa iesaka uztvert dizainu kā problēmu risināšanas domāšanas veidu, nevis boksēties un pieņemt haosu, pieskarties citu smadzenēm, lai radītu empātiju, iemācītos pateikt nē, pabarotu savas smadzenes ar radošām lietām, paaugstinātu savas smadzenes. personīgā balss un uzskaitītas vienas zarnas iekšienē.

Etiķetes ir svarīgas (Gaelan Smith) (skatīties video)

Gaelans Smits apsprieda, kā datu vākšanā izmantotās etiķetes un kategorijas var iekļaut un izslēgt cilvēkus. Viņš paskaidroja, kā kategoriju pievienošana var dot vietu dažādībai.

Ārpus vārdu mākoņiem: politisko runu lingvistisko modeļu vizualizācija (Riva Quiroga) (skatīties video)

Riva Quiroga iepazīstināja ar savu Čīles prezidenta runu analīzi. Citu analīžu laikā viņa parādīja, kā runu pieturzīmes ar daudzām izsaukuma zīmēm norāda uz autoritāru prezidentūru.

Zipfa likuma izmantošana, lai palīdzētu izprast COVID-19 (Hovards Veiners) (skatīties video)

Hovards Veiners parādīja, kā Zip ’s likumu var izmantot ārpuskārtas noteikšanai. Daudzi dabiskie procesi seko sadalījumam, kur novērojuma rašanās biežums ir apgriezti proporcionāls tā rangam (atbilstoši sastopamības biežumam). Kad process notiek pēc šī sadalījuma, var viegli noteikt novirzes, kas no tā atšķiras.

Dīvaina pāra ceļojums virzienā uz zinātni: dizains atbilst zinātnei un otrādi (Greta Carrete Vega, Estefania Casal) (skatīties video)

Greta Carrete Vega un Estefania Casal apsprieda, kā viņi strādā kopā kā zinātnieks un dizainers. Cita starpā viņi parādīja Min Basadur modeli par lomām, kas nepieciešamas radošā problēmu risināšanā: ģenerators, konceptualizators, optimizētājs un īstenotājs. Dizainerim Kasālam patīk radīt idejas un koncepcijas. Zinātniecei Vegai patīk lietas paveikt praktiski. Tādējādi viņi viens otru papildina kā līdzstrādnieki.

Radošs problēmu risināšanas profils saskaņā ar Min Basadur (Avots: Greta Carrete Vega, Estefania Casal: Outlier 21 prezentācija)

Data Viz bezpeļņas organizācijām (Guillermina Sutter Schneider, Luis Ahumada) (skatīties video)

Guillermina Sutter Schneider un Luis Ahumada paskaidroja, kā bezpeļņas organizācijas var strādāt ar datu vizualizāciju. Viņi iesaka izstrādāt stila rokasgrāmatu organizācijai, lai radītajām diagrammām piešķirtu vienotu un atpazīstamu izskatu.

Datu vizualizācijas rīki

Pārsniedzot Matplotlib un Seaborn: Python datu vizualizācijas rīku aptauja (Stephanie Kirmer)* (skatīties video)

Stefānija Kirmera sniedza pārskatu par sešām Python datu vizualizācijas bibliotēkām. Viņa iekļāva vecākās standarta bibliotēkas Mathplotlib (2003) un Seaborn (2012), kā arī jaunākās bibliotēkas Bokeh (2012), Altair (2016), Plotnine (2017) un Plotly (2013). Mērķa kritēriji, kurus viņa vēlējās izpildīt, lai bibliotēkas atbilstu, ir viegla mācīšanās līkne, konsekventa gramatika, elastība, skaists iznākums un interaktivitāte. Viņa pārbaudīja katru bibliotēku ar standarta diagrammu kopumu un pēc tam apsprieda, kā tika sasniegti mērķa kritēriji. Viņa iesaka neizmantot vecākās bibliotēkas. Noslēgumā viņa parādīja, kuram individuālajam mērķa kritērijam jāizmanto kāda no četrām jaunākajām bibliotēkām. Vieglai mācīšanās līknei: Plotnine vai Altair. Lai nodrošinātu konsekventu gramatiku: Plotnine vai Altair. Elastībai: Plotnine vai Bokeh, Skaistiem attēliem: Altair vai Bokeh. Interaktivitātei: Plotly vai Bokeh. Parasti Altair ir piemērots tikai nelielām datu kopām.

Dažādu Python grafisko bibliotēku stiprās puses (Avots: Stephanie Kirmer: Outlier 21 prezentācija)

Pārvietošanās plašajā datu vizualizācijas bibliotēku pasaulē (tīmeklim) (Krist Wongsuphasawat)* (skatīties video)

Krist Wongsuphasawat paskaidroja sistēmu datu vizualizācijas bibliotēku izvēlei tīmeklī, galvenokārt Javascript bibliotēkām. Viņš izvietoja bibliotēkas divdimensiju dizaina telpā. X ass ir abstrakcijas līmenis no 1 līdz 5. Y ass ir dažādas API dizaina kategorijas. 1. abstrakcijas līmenis ir grafikas bibliotēkas, kas darbojas zemā līmenī. P5.js, Three.js un Two.js ietilpst šajā kategorijā. 2. līmenis ir zema līmeņa celtniecības bloki. D3, visx, kola, dagre un citi pieder šai kategorijai. Trešais līmenis ir vizualizācijas gramatikas. Vega-lite, diagrammu daļas, Muze un G2 ir šīs kategorijas daļa. 4. līmenis ir augsta līmeņa celtniecības materiāls. Echarts, Highcharts, Plotly, Victory, React-Vis un Semiotic pieder šai kategorijai. 5. līmenis ir diagrammas veidnes. Chart.js un Nivo ir daļa no šīs kategorijas. Otra dimensija, API dizains, sastāv no kategorijām JSON, JSON ar atzvanīšanu, vienkāršu Javascript un specifisku ietvaru. Pēc tam viņš parādīja, kā dažādās dimensijās atrodas dažādas bibliotēkas. Pēc tam viņš paskaidroja, kā izvēlēties bibliotēku. Tam vajadzētu ļaut jums izveidot vajadzīgo (pielāgotas, retas vai izplatītas datu vizualizācijas) noteiktā laikā. Šeit nozīme ir iepazīšanai ar konkrētu bibliotēku. Tehniskie aspekti, kurus var apsvērt, ir veiktspēja, izmantotā tehnoloģiju kopa un projekta kalpošanas laiks (bibliotēkas uzturēšana ilgtermiņā).

Piezīme: Krist Wongsuphasawat ir arī publicējis atbilstošu lakstīgalas rakstu.

Datu vizualizācijas bibliotēku dizaina telpa (Avots: Krist Wongsuphasawat: Outlier 21 prezentācija)

ggplot Wizardy: Mani iecienītākie triki un noslēpumi skaistiem zemes gabaliem R (Cédric Scherer)* (skatīties video)

Cédric Scherer paskaidroja, kā viņš veido drukāšanai gatavas diagrammas, kas pilnībā ieprogrammētas R valodā ar ggplot2 bibliotēku un paplašinājumiem. Viņš pilnveidoja savas R prasmes galvenokārt iknedēļas TidyTuesday izaicinājuma ietvaros. R kopiena koplieto paplašinājumu paketes, lai iegūtu plašu grafiku un papildu funkciju klāstu. Pēc tam viņš demonstrēja paplašinājumu pakotņu iespējas, kuras viņš regulāri izmanto savā darbā. Pakete ggtext nodrošina uzlabotu teksta atveidojumu. Pakotne ggforce nodrošina anotācijas. Pakete ggdist ir noderīga, lai vizualizētu sadalījumu un nenoteiktību. Tad viņš parādīja vairākus padomus, kā uzlabot diagrammas ggplot2 bibliotēkā, mainot noklusējuma parametrus. Sižetu nosaukumus un parakstu titrus var saskaņot ar ārējām malām. Leģendu var novietot diagrammas augšdaļā. Leģendas formatējumu var uzlabot. Asu etiķetes var novietot tuvāk asīm. Elementu izgriešanu, kas izvirzīti ārpus diagrammas robežām, piemēram, garas etiķetes, var izslēgt. Ārējo malu starp diagrammu un attēla apmali var palielināt. Sižetam var pievienot attēlu, lai tas būtu ilustratīvāks. Visbeidzot viņš parādīja, kā var sajaukt un sakārtot vairākus zemes gabalus.

Datu vizualizācijas vēsture

Oto un Gerds Šoveta alās (Naidžels Holmss)* (skatīties video)

Naidžels Holmss paskaidroja, kā informācijas dizaina pamatprincipus var izsekot agrīnajai alu mākslai. Agrākā līdz šim zināmā figurālā alu māksla atrodas Sulavesī pirms 45 500 gadiem. Blombos alā ir atrastas abstraktas zīmes pirms 70-100 000 gadiem. Šādus zīmējumus, iespējams, ir veikuši homo sapiens vai citi agrīnie homonīdi. Daudzi no zināmajiem alu mākslas attēliem ir reproducēti zīmējumi, nevis faktiskas pašas mākslas fotogrāfijas. Pārlecot uz mūsdienām, 20. gados Otto Neurath un Gerd Arntz izstrādāja izotipa grafisko valodu statistiskās informācijas parādīšanai. Neurats mudināja māksliniekus atrast attēlotā objekta būtību. Objekti tiek parādīti profilā, no sāniem kā siluets, izlaižot virsmas detaļas. Sākumā ikonas tika izgrieztas no melna kartona, vēlāk tās tika izdrukātas kā linogriezumi, lai iegūtu šo vienkāršo izskatu. Pamata mehānisms, kas tiek izmantots izotipā, ir apvienot divas ikonas vienā. Piemēram, viesmīli var attēlot kā personu ar kafijas tasi. Tie paši principi, kā attēlot būtisko kontūru sānu skatījumā un apvienot pamatelementu ikonās, ir atrodami alu mākslā. Ar kombinētiem elementiem degunradzi tiek parādīti vilnas un ar vasaras mēteli. Tādējādi ir pareizi teikt, ka alu gleznotājs bija pirmais informācijas izstrādātājs. "Viņi skaitīja, ierakstīja, paskaidroja, stāstīja, vienlaikus parādot tikai būtisko." Mūsdienās tos pašus principus var atrast ceļa zīmēs, kurās redzami dzīvnieku silueti, zīmes lidostās un emocijzīmes.

Florences lakstīgala ir dizaina varonis (RJ Andrews) (skatīties video)

RJ Andrews runāja par Florences Nightingale datu vizualizācijas darbu. Viņas diagrammas bija domātas tā, lai tās būtu viegli saprotamas un pārliecinātu armijas vadību uzlabot karavīru medicīnisko aprūpi. Viņa strādāja kopā ar vairākiem līdzstrādniekiem no dažādām iestādēm.

Redzot Minardu trešajā stūrī (Sentīls Natarajans) (skatīties video)

Sentīls Natarajans demonstrēja, kā viņš veido basketbola datu vizualizācijas, pamatojoties uz slaveno vēsturisko topu stiliem.

Datu māksla un eksperimentāli gadījumu pētījumi

3D ģeogrāfiskais attēlojums: no ieskata līdz datu mākslai (Kreigs Teilors)* (skatīties video)

Kreigs Teilors parādīja iespaidīgas 3D datu vizualizācijas par satiksmes datiem, ko viņš izstrādā uzņēmumā Ito. Šīs kinematogrāfiskās vizualizācijas palīdz gūt ieskatu un izmantot kā mārketinga materiālu. Viņš iepazīstināja ar projekta tranzītu kustībā, kas parādīja izmaiņas sabiedrisko autobusu pārvietošanās modeļos Covid bloķēšanas laikā. Viņš piedāvāja vairākas datu attēlošanas iespējas, no kurām dažas bija diezgan eksperimentālas un mākslinieciskas. Pēc tam viņš prezentēja projektu “Eiropas klusās debesis”, kas parāda lidmašīnu lidojumu samazināšanos Eiropā Covid krīzes laikā. Jautājumu un atbilžu sesijā Kreigs Teilors paskaidroja, ka datu sagatavošanai izmanto QGIS un ESRI ArcMap un vizualizē datus, izmantojot Houdini, Cinema 4D un oktāna renderēšanas dzinēju.

Personīgais komentārs: Šī saruna ļoti labi parādīja pretrunas par 3D datu vizualizāciju un animāciju izmantošanu. No vienas puses, skaisti, iespaidīgi attēli. No otras puses, veids, kā pasniegt datus, kas apgrūtina dziļākas analītiskās izpratnes iegūšanu.

Skaļi skaitļi: stāstu stāstīšana ar datiem un mūziku (Miriam Quick, Duncan Geere) (skatīties video)

Miriam Quick un Duncan Geere iepazīstināja ar datu sonifikāciju, kas ir datu pārveidošana skaņās. Viņi arī iepazīstināja ar savu gaidāmo Podcast apraidi Loud Numbers.

Dati caur dizainu: datu mākslas izstādes izveide (Sāra Eišnere) (skatīties video)

Sara Eichner runāja par izstādi Data Through Design, kas notiek Ņujorkā. Izstāde parāda datu mākslu, kuras pamatā ir Ņujorkas atklātie dati. Viņa apsprieda datu mākslas eksponēšanas izaicinājumus koronas krīzē.

Datu izmantošana tēlotājas mākslas praksē (Wilma Woolf) (skatīties video)

Vilma Vilka iepazīstināja ar savu fizisko datu mākslu un procesiem un filozofiju. Viņas darbs ir vērsts uz sieviešu tiesībām. Viņai ir svarīgi, lai katrā mākslas darba izgatavošanas posmā tiktu ievēroti augsti ētikas standarti. Viņas mērķis ir „ mākslinieces nāve “, kas nozīmē, ka pēdējie darbi ir par sevi, un viņa kā māksliniece nav redzama.

Solis un atkārtojums: cilvēka kustības vizualizācija (Emma Margarite Erenst) (skatīties video)

Emma Margarita Erensta iepazīstināja ar saviem fizisko datu mākslas darbiem, galvenokārt apģērba gabaliem, kas nodarbojas ar cilvēka kustību un deju.

Kodēšana ar uguni: ēdiena gatavošana ar datiem (Ian Johnson, EJ Fox) (skatīties video)

Īans Džonsons un EJ Fokss runāja par savu straumēšanas formātu twitch.tv/enjalot, kur viņi tiešraidē kodē Javascript novērojamās piezīmjdatoros.

Datu vizualizācijas gadījumu izpēte

Vīrusu karte (Karim Douieb)* (skatīties video)

Karims Douiebs parādīja, kā viņš izstrādāja animētu 2016. gada ASV prezidenta vēlēšanu rezultātu vizualizāciju. Šī animācija izplatījās sociālajos medijos. Animācija vizualizē faktu, ka zeme nebalso, cilvēki to dara, katru valsts apgabalu pārvēršot burbulī, kas ir proporcionāls štata iedzīvotājiem. Viņš sniedza detalizētu pārskatu par to, kā viņš izstrādāja šo animāciju Javascript, izmantojot novērojamo darba vidi un D3 bibliotēku. Viņš burbuļu izplatīšanai izmantoja D3 spēka izkārtojumu, bet animētajām pārejām - Flubberu. Viņš publicēja savu rezultātu kā atkārtotu gifu sociālajos medijos. Uzmanība, ko viņa darbs saņēma, ievietojot citus, pārsniedza viņa paša publicēto. Viņš norādīja, ka jāpievieno ūdenszīme, lai izvairītos no tā, ka darbs tiek plaši izplatīts bez attiecinājuma.

Covid19 izpētes ainavas kartēšana: datu vīzijas spēks pār melnajām kastēm (Caroline Goulard)* (skatīties video)

Caroline Goulard iepazīstināja ar rīku zinātnisku rakstu vizualizēšanai par Covid. Pašlaik ir vairāk nekā 50 000 publikāciju par šo tēmu. Tādējādi pētniekiem ir ļoti grūti atrast atbilstošos. “Tumšās zināšanas” ir liela problēma. 50 % publikāciju par Covid nav citētas, 6 % nav angļu valodā. Pašlaik pieejamie rīki, piemēram, Pubmed, Scopus un Google Scholar, meklēšanas rezultātus parāda tikai kā lapotus sarakstus. Nav pārredzami, kā tika izveidoti šie sarindotie saraksti. Arī lietotājam ir precīzi jānorāda, ko viņš meklē. Caroline Goulard kā risinājuma daļu piedāvā telpisko kartēšanu. Tas palīdz iegūt garīgu datu attēlojumu, palīdz mijiedarboties un palīdz iegaumēt. Viņi izstrādāja divas pieejas. Pirmā pieeja ir citātu tīkla grafiks, kas ieviests, izmantojot uz spēku vērstu grafiku. Otra pieeja ir izmēru samazināšanas karte. Šeit publikācijas ar līdzīgiem atslēgvārdiem atrodas tuvāk viena otrai divdimensiju telpā. Tas atkārto staigāšanu pa bibliotēku un ieskatīšanos tuvējos plauktos. Šo otro pieeju atbalstīja aptaujātie lietotāji. Publikāciju kopas tika izveidotas, izmantojot hierarhisku klasterizāciju. Katrai kopai tika piešķirta krāsa. Interfeisa krāsas var piešķirt arī publicēšanas gadiem, studiju jomām un atslēgvārdiem. Saskarne arī ļauj apskatīt katras publikācijas detalizētos metadatus. Lietotāju testēšanā tika konstatēts, ka cilvēki galvenokārt izmanto meklēšanas funkcijas un pēc tam meklē kartē apstiprinājumu. Lietotāji rīka izmantošanu atzina par “satraucošu pieredzi”. Tātad seksīgs interfeiss negarantē, ka nākamreiz standarta rīku vietā tiks izmantots kāds rīks. Jautājumu un atbilžu sadaļā Caroline Goulard paskaidroja, ka lietojumprogramma ir ieprogrammēta ar WebGL un HDBSCAN bibliotēku.

Kā mēs kultūras pieredzi pārvēršam datu stāstos? (Miks Jangs, Izabella Čua) (skatīties video)

Miks Jangs un Izabella Čua skaidroja, kā viņi izstrādā datu stāstus Singapūrā bāzētajā datu žurnālistikas aģentūrā Kontinentalist. Aģentūra koncentrējas uz datu stāstiem par Āzijas kultūru. Viņi iestājas par drosmi būt nišai un vietējiem datu stāstos.

Tautas stāstīšana caur skaitļiem - Indija pikseļos (Ashris Choudhury) (skatīties video)

Ashrin Choudhury iepazīstināja ar savu darbu, lai vizualizētu datus par Indiju Indijas auditorijai. Viņš lūdz atgriezenisko saiti no vairākiem kolēģiem ar dažādu etnisko un reģionālo izcelsmi, lai izvairītos no kļūmēm kultūras jomā.

Datu punkti ir arī cilvēki (Bronvens Robertsons, Saja Hathman, Joachaim Mangalima, Zdenek Hynek) (skatīties video)

Bronwen Robertson, Saja Hathman, Joachaim Mangalima un Zdenek Hynek runāja par savu dalību dažādos globālajos Data4change projektos. Viņi apsprieda, kā Covid krīze ir ietekmējusi viņu darbu.

#BlackInDataWeek: Melno cilvēku savienošana un atzīmēšana datu laukos (Rita Agbakoba, Džarets C. Hurms, Simone Veba) (skatīties video)

Rita Agbakoba, Džarets C. Hurmss un Simone Veba iepazīstināja ar iniciatīvām melnādainiem cilvēkiem, kas strādā datu laukos. Viņi runāja par BlackTides un BlackInData aktivitātēm.

Masveida ieslodzījuma vēstures vizualizācija (Sāra Fosone) (skatīties video)

Sāra Fosone iepazīstināja ar maģistra darba rezultātiem, kurā viņa vizualizēja masveida ieslodzījuma vēsturi ASV. Viņas darbs rāda, ka melnādainie vīrieši tiek nesamērīgi bieži ieslodzīti.

Transseksuāļu piemiņas dienas vizualizācija: Liecinieka mācības, padarot zaudējumus redzamus un viscerālus (Kelsija Kempbela, Ketrīna Plēna) (skatīties video)

Kelsija Kempbela un Ketrīna Plēna parādīja notiekošo darbu, kur vizualizē transpersonu slepkavības.

Vardarbības vizualizācija Kolumbijā (Gustavo Ojeda) (skatīties video)

Gustavo Ojeda parādīja viņa radītās datu vizualizācijas par vardarbību Kolumbijas sabiedrībā. Daudziem Kolumbijas iedzīvotājiem nav elektrības, un interneta savienojums var būt lēns. Viņš parādīja, kā datu vizualizācijas var tehniski īstenot, lai samazinātu pārsūtīto datu apjomu.

Vai mums klājas ar globālo sasilšanu? Kodolenerģijas un zemas oglekļa emisijas enerģijas loma (Harims Jungs) (skatīties video)

Harims Jungs apsprieda informācijas paneli, kur parādīja CO2 emisijas un elektroenerģijas ražošanas kombinācija (atjaunojamā, fosilā, kodolenerģija) dažādās valstīs. Valstu sadalīšana četros slāņos pēc iekšzemes kopprodukta (IKP) parāda, ka valstis ar augstu IKP rada lielu daļu pasaules CO2.

DataViz izmantošana pasaules atkārtotai jutībai pret dzīvniekiem (Karol Orzechowski) (skatīties video)

Karols Ozechovskis parādīja, kā viņš izmanto datu vizualizācijas, lai aizstāvētu dzīvnieku tiesības Faunalytics. Viņš identificēja trīs galvenās problēmas šajā jomā: mēroga problēmas, stratēģijas problēmas un datu necaurredzamības problēmas.

Datu veidošana, izmantojot studentu ziņu telpas (Raeedah Wahid, Jessica Li) (skatīties video)

Raeeda Wahid un Jessica Li runāja par savu darbu universitātes studentu laikrakstā Columbia Daily Specator. Viņi paskaidro, kā viņu laikraksts pēdējo gadu laikā ir izveidojis zināšanas par datu vizualizāciju.

Kļūt par mācītiem datiem (Aminah Aliu) (skatīties video)

Amina Aliu parādīja, kā viņa noteica labāko dienas laiku, lai mācītos kā vidusskolas students. Viņa noteica laiku, kas vajadzīgs, lai atrisinātu kāršu spēles Set problēmas dažādos dienas laikos. Tādējādi viņa varēja parādīt, ka no rīta viņa darbojas labāk.

Konferencē Džeisons Forress un Mērija Avilsa paziņoja, ka Datu vizualizācijas biedrības tiešsaistes izdevums Nightingale parādīsies arī kā drukāts žurnāls.

Paldies DVS Pasākumu direktorei Mollijai Petitai un pārējai brīvprātīgā darba organizācijas komandai par šo notikumu: Dankanam Žīram, Evelīnai Judeikytei, Gabrielai Merītei, Loidam Ričardsam, Maksenei Grāzei, Marīlijai Fereirai da Kunai, Frederikam Ferijam, Selīnai Genestai, Ketijai Liangai, Dženiferai Li , Bils Trans, Yi Ning Wong Isabella Chua, Akshit Aggarwal, Nöelle Rakotondravony, Naomi Smulders

Emuāra rakstu vēsture

22.02.2021 Pirmā versija publicēta. Turpmākajās dienās un nedēļās pievienoti papildu sarunu kopsavilkumi.

21.03.2021: pievienotas saites uz tagad publiskajiem YouTube videoklipiem.


Sniegs nav balts

Pēdējā laikā man prātā ir daudzās baltās krāsas nianses. Pirms kāda laika es apmeklēju Qiu Shihua vienkrāsainu baltu gleznu izstādi (lasiet manu emuāra rakstu šeit). No pirmā acu uzmetiena šķiet, ka šajās gleznās ir redzami balti audekli. Bet, meklējot ilgākus laikus, no miglas paceļas ārkārtīgi niansētas baltas ainavas. Ja tiek dota iespēja un ilgāks skatīšanās laiks, cilvēka acs var atšķirt ārkārtīgi smalkas baltas nianses.

Qiu Shihua gleznas izstāde situācijā Kunst Bochum

Tad es izlasīju japāņu dizaineres Kenijas Haras grāmatu � Baltie un#8220. Tajā ir īsas esejas par 100 dažādiem balta toņiem. No šīs grāmatas es biju gaidījis mazliet estētiskāku ieskatu. Tajā ir daudz personisku anekdotu un neskaidras atsauces uz Japānas mākslas ainu. Tomēr tas noteikti bija lasīšanas vērts. Grāmata mudina aplūkot dažādus baltos toņus, kas piemīt tādiem priekšmetiem kā papīrs, olu čaula, kauls, piens utt. Dabiski balti materiāli ir labs veids, kā tuvināties dažādiem baltiem toņiem. Many named shades of white are called after such materials, such as the colors ivory, seashell, cornsilk, old lace, cream, and many others.

Kenya Hara: 100 Whites, 2019, Lars Müller Publishers

Recently I designed a calendar for 2021 with impressionist paintings (read the blog article here). The first picture shown is a snow scene by Claude Monet (The magpie, 1869). The picture shows areas of sun and shade in the snowy landscape. Depicting scenes under different lighting conditions was a major topic for the impressionists (more information on that see below). The downloaded image I color corrected as best as I could. But a very slight reddish tint remained. Printing it on my home office printer, it looked fine. But the final print from the printer’s shop had a reddish tint that bothered me. Apparently, slight color shifts in the color white in display media and print are much more perceptible than with other colors.

Now, in February 2021, the heaviest snowfall in years occurred in Essen. I enjoyed taking long walks in the snowy landscape. Here again I noticed the many nuances shades of white. Normally our brain filters such impressions out, an object’s color is perceived as constant under different lighting conditions. This effect is called color constancy. But really looking, one notices snow is never purely white. Under different lighting circumstance and in different conditions snow comes in many shades:

  • Blueish white early in the morning
  • Slightly blue tinted in full sunlight at noon
  • Purplish white in the shade
  • Grey when wet
  • Orangeish white in the afternoon sun
  • Pinkish at sunset
  • Deep blue under the night sky
  • Orange in artificial streelighting

The following photos give an idea of these many shades. It is not possible to accurately capture such subtle shades with basic photo equipment.

Different blueish and purplish shades of snow in sunlight and shade Wet snow in grey shades Orangish shades of snow in late afternoon sunlight Pinkish and purplish shades of snow after sunset

The many shades of white visible in snowy landscapes were are also depicted in impressionist paintings. Capturing the effect that different lighting conditions have on a scene, was one of the major goals of impressionist painters. Claude Monet did several series of works where he painted the exact same motive under different lighting conditions. The best known is probably the series showing the cathedral of Rouen.

Below two examples of impressionist paintings showing varying shades of white in the snow.

Claude Monet: The Magpie, 1869 (Source: color corrected from Zeno.org) Alfred Sisley: The Effect of Snow at Argenteuil (Source: Not color corrected from Wikiart.org)

It is impossible to determine digitally how these painting look in reality. In any case, aging processes entail that the paintings look different today than when they were painted. Doing an image search shows the wide variety in color shift of digitized images due to different cameras and image processing involved. Some of these do look quite garish.

Results of image search for „Claude Monet magpie“ (Source: Startpage.com)

So, in conclusion, can anything practical be learned from these musings? For minimalist design, making use of large areas of whitespace, it can make sense to experiment with slightly off tones of white. The human eye is capable of detecting an extremely high number of colors. It is estimated that 100 000 to 10 000 000 colors can be distinguished. We are capable of distiguishing extremely nuanced shades of white if given the oppurtunity and time. Natural materials are a good entry point for becoming aware of different qualities of the color white. The wikipedia article on shades of white lists many named shades.

Not-so-subtle named shades of white listed on Wikipedia

Lighting conditions play a big role in how we perceive white. Due to the psychological effect of color constancy we are normally not aware of these shifts in shade.

There is also a big caveat to this however, shades of white are extremely susceptible to color shifts when photographed, displayed on different screens, and printed. This can lead to some undesired garish results (see picture of search results above). White seems to be a color where subtle shift in shade are more disturbing than in other colors. My guess is that this is the case, because we can clearly perceive and name such color shifts as blueish, reddisch, greenish etc.

Blog post history:

26.02.2021: First version published

01.03.2021: Rewriting of text passages to make clearer statements and emphasize key takeways


Can't connect to WhatsApp Web or Desktop

Problems with your phone, computer, or Wi-Fi connection are some of the common reasons why you might not be able to send or receive messages on WhatsApp Web or Desktop.

Phone connection problems

If you’re unable to send or receive messages on WhatsApp from your phone, then you won’t be able to use WhatsApp Web or Desktop on your computer. Open WhatsApp on your phone and try to send a message. If you can't, learn more about how you can troubleshoot your phone connection: Android | iPhone

If you’re able to send a WhatsApp message from your phone, try using WhatsApp Web or Desktop on your computer again. If you still have issues sending or receiving messages, you may have a connection issue with your computer.

Computer connection problems

You must have a strong and stable Internet connection on your computer to use WhatsApp Web or Desktop. If you see a yellow banner above your chats list with the error message "Computer not connected", check to make sure your computer's Internet connection is active. If your computer's Internet connection is working normally and you still can't send or receive messages, refresh the page if you’re on WhatsApp Web or quit and restart the program if you’re using WhatsApp Desktop.

If the problem persists, try logging out and back in to WhatsApp Web or Desktop, which you can learn how to do in this article.

Piezīme: For WhatsApp Web, you must use the latest version of Chrome, Firefox, Microsoft Edge, Opera, or Safari. Other browsers such as Internet Explorer aren’t supported.


Ubuntuusers.de

Das Programm Ubuntu Software arbeitet selten ohne Störung in der deutschen Sprache und zeigt nur einen leeren Bildschirm. In englischer Sprache erscheint das Programm prompt. Warum hängt das Programm regelmäßig?

Moderiert von sebix:

Thema in einen passenden Forenbereich verschoben. Bitte beachte die als wichtig markierten Themen („Welche Themen gehören hier her und welche nicht?“) in jedem Forenbereich. Danke.

tomtomtom

Anmeldungsdatum:
22. August 2008

Warum hängt das Programm regelmäßig?

In der Regel weil es fehlerhaft ist.

Die Frage hier wäre auch, ob du tatsächlich von Ubuntu Software (also aus den normalen Paketquellen installiert) oder vom Snap Store (der ein abgeändertes Ubuntu Software darstellt) schreibst.

Letzteres ist in Ubuntu 20.04 vorinstalliert, ersteres nicht.

Anmeldungsdatum:
25. Juli 2020

Warum hängt das Programm regelmäßig?

In der Regel weil es fehlerhaft ist.

Nach der Eingabe von systemctl im Terminal zeigt das System folgende Fehler:

Das Kommando "systemd/systemd-analyze verify /etc/systemd/system/*" sowie das Kommando "systemctl list-unit-files" deckt weitere Probleme auf, nämlich Dateien mit dem Vermerk im Befehl 'systemd-analyze - "Failed to prepare filename . Das Argument ist ungültig"' bzw. in der Anweisung 'systemctl - "disabled" oder "masked"'.

Anmeldungsdatum:
12. Juni 2006

Und was bitte hat das jetzt mit Ubuntu Software zu tun?

Anmeldungsdatum:
25. Juli 2020

Und was bitte hat das jetzt mit Ubuntu Software zu tun?

Vielleicht beeinflussen/stören sich die beiden Programme/Pakete snap - Ubuntu Software gegenseitig? Keine Ahnung!