数据之美四：20 个出色的 Infographic 网站

最新推荐文章于 2025-06-16 15:02:52 发布
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文章标签： visualization cms 数据库

Infographic 是一种对信息数据进行视觉化展示的技术，我们曾在数据库之美 （上 ，下 ），数据之美（三） 等 文章中介绍过许多漂亮的 Inofgraphics。本文精选了 20 个与 Infographic 有关的网站，喜欢 Infographic 的读者可以在那里找到许多令人叹为观止的漂亮图。关于 Infographic，国内一般译为数据图表，我喜欢称之为视讯图。

Information is Beautiful

infoisbeautiful

Visual Compelxity

visualcomplexity

Flowing Data

flowingdata

Indexed

indexed

Cool Infographics

coolinpho

Chart Porn

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EagerEyes

eagereyes

Simple Compelxity

simplecomplexity

Data Visualization

datavisualization

Well Formed

wellformated

Sankey Diagrams

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Cartogrammar

cartogrammar

Wall Stats

wallstats

Accuracy & Aesthetics

accu

iGraphics Explained

igraphics

Junk Charts

junk

Many Eyes

manyeyes

Juice Analytics

juice

Good Magazine

good

本文来源：http://www.inspiredm.com/2009/10/10/20-essential-infographics-data-visualization-blogs/
中文翻译来源：COMSHARP CMS 网站内容管理系统 官方网站

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数据中台的可视化设计：让数据更好地沟通
AI天才研究院
07-17 2309
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着互联网业务越来越复杂、海量的数据呈现出爆炸性增长趋势，如何有效的管理海量数据并通过数据分析发现商业机会、制定决策支持企业的决策，已经成为众多领域青睐的工作方向。数据科学家、工程师及相关人员在数据中台设计上也逐渐形成共识和技术体系。数据中台是一个高度集成的综合性数据服务平台，包括数据采集、存储、计算、分析、
数据之美（四）：20 个出色的 Infographic 网站
blog of eulota
05-24 881
http://www.comsharp.com/GetKnowledge/zh-CN/TeamBlogTimothyPage_K853.aspx Infographic 是一种对信息数据进行视觉化展示的技术，我们曾在数据库之美（上，下），数据之美（三）等文章中介绍过许多漂亮的 Inofgraphics。本文精选了 20 个与 Infographic 有关的网站，喜欢 Infographic
数据之美（七）：Infographics 终极探索
COMSHARP CMS 专栏
05-23 4551
能被理解的信息才是有用的信息，这就是 Inforgraphics 的意义。什么是 Infographics，简单说，就是将复杂的数据视觉化，Infographics 的真正意义是通过视觉化的图形，展示数据中蕴含的东西，它的趋势，分布，它隐藏的意义，或者单纯的数据之美。Infographics 的渊源用图形表达抽象数字或意义，就是 Infographics 的日常渊
信息图形（Infographic）
dingyue9025的博客
12-22 569
信息图形（Infographic），又称为信息图，是指数据、信息或知识的可视化表现形式。信息图形主要应用于必须要有一个清楚准确的解释或表达甚为复杂且大量的信息，例如在各式各样的文件档案上、各个地图及标志、新闻或教程文件，表现出的设计是化繁为简。公元1958年，Stephen Toulmin提出了一种图形化的理论模型，后来成为有影响力的理论及其应用。编辑制作信息图的目的在于用图像的形式表现...
Infographics（信息图表）制作指南
shiyong001的专栏
08-17 1683
Infographics（信息图表）制作指南 本期极客攻略由OAKMIKEOAK 撰写。 http://www.geekpark.net/entity/view/121225 这是一个信息爆炸的时代，面对如此纷繁复杂的信息社会，我们固有的信息理解方式显然跟不上时代的步伐，在理解庞大的数据和复杂的信息时，只有文字是不够的，于是，一个可视化信息表示工具－Infographics诞生了！ 一、Infog...
设计Infographic 的十条建议
闲云居
11-15 886
这会是一个行业吗，一幅图能卖多少钱？ 制作步骤： 1、构建话题。抛弃只是制造一个图表的想法，从内容和数据入手，构建一个故事。 2、采集数据和图片。从资料库和互联网收集相关资料，需要一定甄别及编辑能力。 4、利用工具制作。把素材整理并按照故事架构制作出图表原型。 5、对图表进行修改美化。使用专业软件美化图表，如Adobe Illustrator 或Photoshop。 6
parisoma-infographic:2014 年秋季创建的 PARISOMA 成员的数据可视化
07-12
出版 git checkout gh-pages git rebase master git push origin gh-pages -f git checkout master
论文学习：Towards Automated Infographic Design：Deep Learning-based Auto-generation of Extensible Timeline
xiaoyehahaha的博客
09-23 634
title: “Towards Automated Infographic Design：Deep Learning-based Auto-generation of Extensible Timeline” tags: [“论文评述”, “报告”] date: 2019-08-22 author: 叶慧 mathjax: true 论文：Towards Automated Infograph...
Wecycle-Infographic
03-09
【标题】：“Wecycle-Infographic”...通过对“Wecycle-Infographic”的深入分析，我们可以看出这个项目结合了视觉设计、数据处理和交互技术，旨在提供一个教育性的、引人入胜的平台，让公众更好地理解和参与环保行动。
RS485Infographic.zip
10-07
它具有多点数据通信的能力，可以在2000英尺的距离内支持多达32个设备。RS485被广泛应用于自动化控制系统、工业控制系统、传感器数据传输、楼宇自控等领域。RS485采用差分信号传输，大大提高了通信的稳定性和可靠性。...
告别枯燥文字：Infography，30秒让你的内容变成分享热点
chc340121的专栏
12-18 2718
现在就去试试Infography(网址：https://infography.in)吧！让AI助你一臂之力，创造出让人过目不忘的信息图。
infographic tech for big data
闲云居
09-15 796
未来个人产生的数据也将作为个人资产保存，因此数据存储去中心化的趋势会越来越明显，类似数据银行、数据市场、甚至期货市场都有可能出现。 "文以载道"这种传统的知识传承方式，不再会是少数社会精英的笔墨游戏。历史的真相将在散落各处的数据中被挖掘出各种图文并茂的报告，只看你愿意相信哪种结论。
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 963
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
Python Shelve 模块详解：高效处理大文件的持久化字典
静水深流
06-15 951
Python shelve模块：轻量级数据持久化工具 Python的shelve模块提供了一种字典式的数据持久化方案，将键值对存储在磁盘而非内存中，特别适合处理大文件。与普通字典不同，shelve通过按需访问磁盘内容实现了高效内存管理，支持字典常规操作，但限制键必须为字符串。其持久化特性使得数据在程序关闭后仍可保留，适合地址簿管理等场景。不过，shelve依赖pickle模块，存在安全风险，且不支持并发访问。对于需要跨会话保存又无需复杂数据库的小型项目，shelve提供了一种简单有效的解决方案，但在处理不可
PostgreSQL --数据库操作
2301_81259717的博客
06-11 920
具体说来，就是它必须要有你想备份的表的读 权限，因此为了备份整个数据库你几乎总是必须以一个数据库超级用户来运行它(如果你没有足够的特权 来备份整个数据库，你仍然可以使用诸如n schema 或-t table选项来备份该数据库中你能够 访问的部分)不管怎样，你将只能得到一个部分恢复的数据库。由 pg_dump 创建的备份在内部是一致的，也就是说,转储表现了 pg_dump开始运行时刻的数据库快照,且在 pg_dump 运行过程中发生的更新将不会被转储pg_dump 工作的时候并不阻塞其他的对数据库的操作。
Django 5.2.3 构建的图书管理系统
keny-大成的博客
06-15 318
摘要：本文介绍了使用Django 5.2.3构建的图书管理系统实现方案。系统包含作者和图书模型，支持后台管理配置、视图和模板展示。主要功能包含图书/作者列表展示、详情页、搜索及分页功能。模型设计包括作者信息（姓名、生日、简介）和图书信息（书名、ISBN、类型、库存等）。后台管理界面提供筛选、搜索和排序功能。系统采用Django的类视图实现，并配置了相应的URL路由和HTML模板。
Redis之缓存一致性
最新发布
zErO__N的博客
06-16 649
  前面的文章我们已经介绍过了缓存的三种异常（缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩）以及如何解决。这篇文章我们来讲解一下缓存一致性问题。
系统日志轮替工具
yhl18931306541的博客
06-16 127
本文介绍了通过logrotate工具实现MySQL日志按日期自动分割的方法。当前MySQL日志统一存储在/var/log/mysql/mysql.log中，查询不便。解决方案是在/etc/logrotate.d/mysql配置文件中设置每日轮转策略，包括：使用日期后缀命名、保留9999天日志、自动压缩旧文件、保持640权限等。配置后可通过logrotate -vf命令测试，日志将被重命名为mysql.log-YYYYMMDD格式。该方案使日志管理更加清晰，便于按日期查询历史记录。
Flink CDC MySQL 表字段定义为 decimal 输出乱码问题优雅解决方式
RodJohnsonDoctor的专栏
06-15 205
Flink CDC MySQL decimal字段乱码问题解决方案 摘要：在使用Flink CDC 2.4.0捕获MySQL表数据时，decimal类型字段可能出现乱码问题。这是由于Debezium默认将decimal转为二进制格式，与Flink解析方式不兼容。解决方案是通过自定义JsonDebeziumDeserializationSchema，在配置中设置decimal.format为"numeric"，确保数值格式正确解析。实现步骤包括添加必要依赖、配置自定义转换规则.
(cv4) (base) robot@ZWF:~/桌面$ /home/robot/anaconda3/envs/cv4/bin/python /home/robot/桌面/a/视频 录制.py [ WARN:0@0.061] global cap_gstreamer.cpp:1173 isPipelinePlaying OpenCV | GStreamer warning: GStreamer: pipeline have not been created Traceback (most recent call last): File "/home/robot/桌面/a/视频录制.py", line 16, in <module> cv2.destoryAllWindows() AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'destoryAllWindows'
03-29
### 解决 OpenCV 中 GStreamer 管道未创建以及 `cv2.destroyAllWindows` 属性错误的方法 #### 关于 GStreamer 管道未创建的问题 当在 NVIDIA Jetson TX2 上调用 OpenCV 并尝试通过 GStreamer 创建管道时，如果遇到 `GStreamer: unable to start pipeline` 错误，则可能是由于管道字符串配置不正确或缺少必要的插件所致。可以通过调整管道字符串来解决问题。 对于 NVIDIA 设备上的摄像头访问，推荐使用如下形式的管道字符串[^1]： ```python cap = cv2.VideoCapture( "nvcamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=(int)640, height=(int)480, format=(string)I420, " "framerate=(fraction)30/1 ! nvvidconv ! video/x-raw, format=(string)BGRx ! videoconvert ! " "video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink" ) ``` 上述代码片段定义了一个完整的 GStreamer 管道，用于捕获来自嵌入式设备摄像头的数据，并将其转换为 BGR 格式的图像数据供 OpenCV 使用。确保安装了所有必需的 GStreamer 插件（如 `nvmm` 和 `nvvidconv`），这些插件通常随 NVIDIA SDK 提供。 #### 验证 GStreamer 安装完整性 为了验证 GStreamer 是否正常工作，可以运行以下命令测试基本功能： ```bash gst-launch-1.0 nvcamerasrc ! 'video/x-raw(memory:NVMM), width=640, height=480, format=I420' ! nvvidconv ! xvimagesink ``` 如果此命令成功启动并显示视频流，则说明环境设置无误；否则需重新检查 GStreamer 的安装情况及其依赖项。 #### 处理 `cv2.destroyAllWindows` 属性错误 关于 Python 报错提示 `AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'destroyAllWindows'` 的问题，通常是由于 OpenCV 版本较低或者导入方式不当引起的。确认当前使用的 OpenCV 库版本是否支持该方法。可通过执行以下脚本来检测已安装库的具体版本号： ```python import cv2 print(cv2.__version__) ``` 现代版次 (例如 4.x 系列及以上) 均应具备 `destroyAllWindows()` 方法。假如发现实际部署环境中存在旧版本的情况，请升级至最新稳定发行版以获得更全面的功能支持与修复补丁。更新指令如下所示： ```bash pip install --upgrade opencv-python-headless ``` 另外需要注意的是，在某些特殊场景下可能会因为命名空间污染而导致冲突现象发生。建议始终采用标准写法显式引入所需模块而非通配符(*)形式简化书写习惯从而减少潜在风险隐患。 --- ### 示例代码展示如何释放窗口资源 下面给出一段综合运用以上知识点的小例子程序演示怎样安全关闭所有由 OpenCV 所打开图形界面实例: ```python import cv2 def main(): cap = cv2.VideoCapture( "nvcamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=(int)640, height=(int)480, format=(string)I420, " "framerate=(fraction)30/1 ! nvvidconv ! video/x-raw, format=(string)BGRx ! videoconvert ! " "video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink" ) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break cv2.imshow('Camera Feed', frame) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break cap.release() # Release the capture object. cv2.destroyAllWindows() # Close all windows. if __name__ == "__main__": main() ``` ---
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