Пропорции фигуры человека показать схемы пропорций 7 класс: Конспект урока «Пропорции и строение фигуры человека» 7 класс скачать

Пропорции головы человека

Вот объяснение пропорций головы человека, схема головы, подходящая для 95% населения. Знание анатомии и пропорций является основой для рисования, раскрашивания и лепки человеческой головы.

Скульптура человеческого тела

Скульптура человеческого тела — популярный предмет в области искусства как целиком, так и по частям; Скульптура руки, ступня, женский и мужской торс, скульптура тела женщины, мужчины и детей.

Регистрационная подготовка в Студии Черкова в Гиватаиме — приглашаем присоединиться:

Художественные мастерские в личном треке — Изучение живописи, скульптуры и рисунка под руководством Александра Черкова для взрослых и молодежи, начинающих и продвинутых. Групповые занятия с руководством и индивидуальным подходом к каждому участнику.

Художественные мастерские для детей — Занятия живописью, скульптурой и графикой под руководством Софи Черкова для детей младшего школьного возраста, начинающих и продвинутых. Исследования в малых группах с руководством и индивидуальным подходом к каждому участнику.

Хотите поделиться с кем-нибудь?

Технологическая карта урока по ИЗО «Пропорции и строение фигуры человека» 7 класс

2013- 2014 уч. г.

Технологическая карта урока 

Предмет

Основы визуализации данных

Мы часто хотим показать, как некоторая группа, сущность или сумма разбивается на отдельные части, каждая из которых представляет пропорцию целого. Общие примеры включают пропорции мужчин и женщин в группе людей, процент людей, голосующих за разные политические партии на выборах, или рыночные доли компаний. Архетипом такой визуализации является круговая диаграмма, вездесущая в любой бизнес-презентации и сильно оклеветанная учеными данных. Как мы увидим, визуализация пропорций может быть сложной задачей, особенно когда целое разбито на множество разных частей или когда мы хотим увидеть изменения пропорций с течением времени или в зависимости от условий. Не существует единственной идеальной визуализации, которая работала бы всегда. Чтобы проиллюстрировать эту проблему, я расскажу о нескольких различных сценариях, каждый из которых требует своего типа визуализации.

Помните: вам всегда нужно выбирать визуализацию, которая лучше всего соответствует вашему конкретному набору данных и выделяет ключевые функции данных, которые вы хотите отобразить.

10.1 Пример круговых диаграмм

С 1961 по 1983 год немецкий парламент (называемый Бундестаг ) состоял из членов трех разных партий: ХДС/ХСС, СДПГ и СвДП. В течение большей части этого времени ХДС / ХСС и СДПГ имели примерно сопоставимое количество мест, в то время как СвДП обычно занимала лишь небольшую часть мест. Например, в Бундестаге 8-го созыва с 19В период с 76 по 1980 г. ХДС/ХСС занимала 243 места, СДПГ — 214, а СвДП — 39, всего 496. Такие парламентские данные чаще всего визуализируются в виде круговой диаграммы (рис. 10.1).

Рисунок 10.1: Партийный состав Бундестага Германии 8-го созыва, 1976–1980 гг., представленный в виде круговой диаграммы. Эта визуализация ясно показывает, что правящая коалиция СДПГ и СвДП имела незначительное большинство по сравнению с оппозиционными ХДС/ХСС.

Круговая диаграмма разбивает круг на сегменты таким образом, что площадь каждого сегмента пропорциональна доле общего числа, которое он представляет. Ту же процедуру можно выполнить для прямоугольника, и в результате получится гистограмма с накоплением (рис. 10.2). В зависимости от того, разрезаем ли мы столбец по вертикали или по горизонтали, мы получаем столбцы, уложенные вертикально (рис. 10.2а) или столбцы, уложенные горизонтально (рис. 10.2б).

Рисунок 10.2: Партийный состав Бундестага Германии 8-го созыва, 1976–1980 гг., визуализированный в виде сложенных столбиков. (а) Стержни уложены вертикально. (b) Стержни уложены горизонтально. Не сразу очевидно, что у СДПГ и СвДП вместе было больше мест, чем у ХДС/ХСС.

Мы также можем взять стержни с рис. 10.2а и разместить их рядом, а не друг над другом. Такая визуализация упрощает прямое сравнение трех групп, хотя и скрывает другие аспекты данных (рис. 10.3). Что наиболее важно, на графике с параллельными столбцами отношение каждого столбца к итогу визуально не очевидно.

Рисунок 10.3: Партийный состав Бундестага Германии 8-го созыва, 1976–1980 гг., визуализированный в виде расположенных рядом столбцов. Как и на рис. 10.2, не сразу очевидно, что у СДПГ и СвДП вместе было больше мест, чем у ХДС/ХСС.

Многие авторы категорически отвергают круговые диаграммы и выступают за столбцы, расположенные рядом друг с другом. Другие защищают использование круговых диаграмм в некоторых приложениях. Мое собственное мнение таково, что ни одна из этих визуализаций не превосходит любую другую. В зависимости от характеристик набора данных и конкретной истории, которую вы хотите рассказать, вы можете предпочесть тот или иной подход. В случае с Бундестагом Германии 8-го созыва я думаю, что круговая диаграмма — лучший вариант. На нем ясно видно, что правящая коалиция СДПГ и СвДП вместе имела незначительное большинство над ХДС/ХСС (рис. 10.1). Этот факт визуально не очевиден ни на одном из других графиков (рис. 10.2 и 10.3).

В целом, круговые диаграммы хорошо работают, когда нужно выделить простые дроби, такие как половина, одна треть или одна четверть. Они также хорошо работают, когда у нас очень маленькие наборы данных. Одна круговая диаграмма, как на рис. 10.1, выглядит прекрасно, но один столбец столбцов, расположенных друг над другом, как на рис. 10.2а, выглядит неуклюже. Столбцы с накоплением, с другой стороны, могут работать для параллельного сравнения нескольких условий или во временном ряду, а расположенные рядом столбцы предпочтительнее, когда мы хотим напрямую сравнить отдельные доли друг с другом. Сводка различных плюсов и минусов круговых диаграмм, столбцов с накоплением и параллельных столбцов представлена ​​в таблице 10.1.

10.

Теперь я продемонстрирую случай, когда круговые диаграммы не работают. Этот пример смоделирован после критики круговых диаграмм, изначально опубликованной в Википедии (Википедия, 2007 г.). Рассмотрим гипотетический сценарий пяти компаний, A, B, C, D и E, каждая из которых имеет примерно сопоставимую долю рынка примерно в 20%. В нашем гипотетическом наборе данных указана рыночная доля каждой компании за три года подряд. Когда мы визуализируем этот набор данных с помощью круговых диаграмм, трудно понять, что именно происходит (рис. 10.4). Похоже, что рыночная доля компании А растет, а доля компании Е сокращается, но помимо этого наблюдения мы не можем сказать, что происходит. В частности, неясно, как именно сравниваются рыночные доли различных компаний в течение каждого года.

Рисунок 10.4: Рыночные доли пяти гипотетических компаний, A–E, за 2015–2017 годы, визуализированные в виде круговых диаграмм. Эта визуализация имеет две основные проблемы: 1. Сравнение относительной доли рынка в течение нескольких лет почти невозможно. 2. Изменения доли рынка по годам трудно увидеть.

Картина становится немного яснее, когда мы переключаемся на сложенные столбцы (рис. 10.5). Теперь отчетливо видны тенденции роста доли рынка компании А и сокращения доли рынка компании Е. Тем не менее, относительные рыночные доли пяти компаний в течение каждого года все еще трудно сравнивать. И трудно сравнивать рыночные доли компаний B, C и D по годам, потому что столбцы смещаются относительно друг друга по годам. Это общая проблема графиков с накоплением столбцов и основная причина, по которой я обычно не рекомендую этот тип визуализации.

Рисунок 10.5: Рыночная доля пяти гипотетических компаний за 2015–2017 годы, визуализированная в виде сложенных столбцов. Эта визуализация имеет две основные проблемы: 1. Сравнение относительных долей рынка в течение нескольких лет затруднено. 2. Изменения в доле рынка по годам трудно увидеть для средних компаний B, C и D, потому что расположение столбцов меняется по годам.

Для этого гипотетического набора данных наилучшим выбором являются расположенные рядом столбцы (рис. 10.6). Эта визуализация показывает, что обе компании A и B увеличили свою долю рынка с 2015 по 2017 год, в то время как обе компании D и E сократили свою долю. Он также показывает, что рыночные доли последовательно увеличиваются от компании А к компании Е в 2015 году и аналогичным образом уменьшаются в 2017 году9.0005

Рисунок 10.6: Рыночная доля пяти гипотетических компаний за 2015–2017 годы, визуализированная в виде расположенных рядом столбцов.

10.3 Случай для уложенных друг на друга стержней и уложенных друг на друга плотностей

В разделе 10.2 я написал, что обычно не рекомендую последовательности уложенных стержней, потому что расположение внутренних стержней смещается вдоль последовательности. Однако проблема смещения внутренних баров исчезает, если в каждой стопке всего два бара, и в этих случаях результирующая визуализация может быть достаточно четкой. В качестве примера рассмотрим долю женщин в национальном парламенте страны. Особое внимание мы уделим африканской стране Руанде, которая по состоянию на 2016 год возглавляет список стран с самой высокой долей женщин-членов парламента. С 2008 года в парламенте Руанды большинство составляют женщины, а с 2013 года женщины составляют почти две трети членов парламента. Чтобы визуализировать, как пропорция женщин в руандийском парламенте изменилась с течением времени, мы можем нарисовать последовательность столбчатых диаграмм (рис. 10.7). Этот рисунок обеспечивает непосредственное визуальное представление об изменении пропорций с течением времени. Чтобы помочь читателю точно увидеть, когда большинство стало женщиной, я добавил пунктирную горизонтальную линию на уровне 50%. Без этой линии было бы практически невозможно определить, было ли большинство населения с 2003 по 2007 год мужчинами или женщинами. Я не добавлял одинаковые линии на 25% и 75%, чтобы не загромождать рисунок.

Рисунок 10. 7: Изменения в гендерном составе парламента Руанды с течением времени, с 1997 по 2016 год. Источник данных: Межпарламентский союз (IPU), ipu.org.

Если мы хотим визуализировать, как пропорции изменяются в ответ на непрерывную переменную, мы можем переключиться с столбцов с накоплением на плотность с накоплением. Уложенные плотности можно рассматривать как предельный случай бесконечного множества бесконечно маленьких сложенных друг на друга стержней, расположенных бок о бок. Плотности на графиках с накоплением плотности обычно получаются из оценки плотности ядра, как описано в главе 7, и я отсылаю вас к этой главе для общего обсуждения сильных и слабых сторон этого метода.

В качестве примера, где может быть уместна суммированная плотность, рассмотрим состояние здоровья людей в зависимости от возраста. Возраст можно рассматривать как непрерывную переменную, и такая визуализация данных работает достаточно хорошо (рис. 10.8). Несмотря на то, что у нас здесь четыре категории здоровья, и я вообще не сторонник суммирования нескольких состояний, как обсуждалось выше, я думаю, что в данном случае цифра приемлема. Мы можем ясно видеть, что общее состояние здоровья людей ухудшается с возрастом, и мы также можем видеть, что, несмотря на эту тенденцию, более половины населения сохраняет хорошее или отличное здоровье до глубокой старости.

Рисунок 10.8: Состояние здоровья по возрасту по данным общего социального обследования (ОСО).

Тем не менее, эта цифра имеет большое ограничение: визуализируя пропорции четырех состояний здоровья в процентах от общего числа, цифра скрывает, что в наборе данных гораздо больше молодых людей, чем пожилых людей. Таким образом, несмотря на то, что 90 003 процента 90 004 людей, сообщающих о своем хорошем здоровье, остаются примерно неизменными в течение семидесяти лет, абсолютное число 90 003 людей с хорошим здоровьем уменьшается по мере уменьшения общего числа людей в данном возрасте. В следующем разделе я представлю потенциальное решение этой проблемы.

10.4 Визуализация пропорций по отдельности как частей общего

Проблемы с соседними полосами в том, что они не могут четко визуализировать размер отдельных частей относительно целого легко сравнивать, потому что они имеют разные базовые уровни. Мы можем решить эти две проблемы, сделав отдельный график для каждой части и на каждом графике показывая соответствующую часть по отношению к целому. Для набора данных о состоянии здоровья, показанного на рис. 10.8, эта процедура приводит к рис. 10.9.. Общее возрастное распределение в наборе данных показано в виде заштрихованных серых областей, а возрастные распределения для каждого состояния здоровья показаны синим цветом. На этом рисунке показано, что в абсолютном выражении число людей с отличным или хорошим здоровьем снижается после 30–40 лет, в то время как число людей с удовлетворительным здоровьем остается примерно постоянным для всех возрастов.

Рисунок 10.9: Состояние здоровья по возрасту, показанное как доля от общего числа людей, участвовавших в опросе. Цветные области показывают оценки плотности возраста людей с соответствующим состоянием здоровья, а серые области показывают общее возрастное распределение.

В качестве второго примера давайте рассмотрим другую переменную из того же опроса: семейное положение. Семейное положение меняется с возрастом гораздо более резко, чем состояние здоровья, и график с накоплением плотностей семейного положения в зависимости от возраста не очень информативен (рис. 10.10).

Рисунок 10.10: Семейное положение по возрасту по данным общего социального обследования (ОСО). Чтобы упростить рисунок, я удалил небольшое количество случаев, которые сообщаются как отдельные. Я назвал эту цифру «плохой», потому что частота никогда не состоявших в браке или овдовевших людей меняется с возрастом настолько резко, что возрастное распределение женатых и разведенных сильно искажено и трудно поддается интерпретации.

Тот же набор данных, визуализированный в виде частичных плотностей, намного четче (рис. 10.11). В частности, мы видим, что пик доли женатых людей приходится на конец 30-х годов, пик доли разведенных людей приходится на начало 40-х годов, а пик доли овдовевших людей приходится на середину 70-х годов.

Рисунок 10.11: Семейное положение по возрасту, показанное как доля от общего числа людей в опросе. Цветные области показывают оценки плотности возраста людей с соответствующим семейным положением, а серые области показывают общее возрастное распределение.

Однако одним недостатком рисунка 10.11 является то, что это представление не позволяет легко определить относительные пропорции в любой заданный момент времени. Например, если бы мы хотели узнать, в каком возрасте более 50% всех опрошенных людей вступают в брак, нам было бы нелегко определить это по рисунку 10.11. Чтобы ответить на этот вопрос, мы можем вместо этого использовать тот же тип отображения, но отображать относительные пропорции вместо абсолютных значений по оси y (рис. 10.12). Теперь мы видим, что женатые люди составляют большинство, начиная с 20-летнего возраста, а овдовевшие люди составляют большинство, начиная с середины 70-летнего возраста.

Рисунок 10.12: Семейное положение по возрасту, показанное как доля от общего числа людей, принявших участие в опросе. Области, окрашенные в синий цвет, показывают процент людей в данном возрасте с соответствующим статусом, а области, окрашенные в серый цвет, показывают процент людей со всеми другими семейными положениями.

Каталожные номера

Википедия, Пользователь: Schutz. 2007. «Файл:Piecharts.svg». https://en.wikipedia.org/wiki/Файл:Piecharts.svg.

9 способов визуализировать пропорции – руководство

Со всеми возможными вариантами визуализации может быть трудно понять, какой график или диаграмма лучше всего подходит для ваших данных. Это руководство поможет вам принять решение для одного конкретного типа данных: пропорции .

Может быть, вы хотите показать результаты опроса или виды преступлений с течением времени, или, может быть, вас интересует один процент. Вот как вы можете это показать.

Все мы знаем о круговой диаграмме. Круг представляет собой целое, а размер клина представляет собой процент от этого целого. Вместе эти представленные значения составляют в сумме 100 процентов. Используйте это только в том случае, если вы сравниваете несколько значений (например, три или меньше) или, если вы похожи на меня, используйте его для множества категорий, чтобы время от времени раздражать людей BI.

Посмотрите на круговую диаграмму в действии: Что вы используете для анализа и/или визуализации данных?

О да, это менее популярный родственник пирога, пончик. Это та же идея, что и пирог, но с отверстием, вырезанным посередине. Те же аргументы углов и человеческого восприятия все еще применимы (вероятно, в большей степени). Я лично не помню, чтобы когда-либо использовал пончик, и не могу понять, почему я когда-либо это делал. Но я полагаю, что это где-то используется.

Посмотреть пончик в действии: Что Британия ела за последние три десятилетия

Используйте диаграмму с областями с накоплением, если вы хотите показать изменения во времени для нескольких переменных. Вы можете использовать его для процентов, где вертикаль всегда составляет 100 процентов, или вы можете использовать необработанные подсчеты, если вас больше интересуют пики и долины.

См. область с накоплением в действии: (Baby) NameVoyager

Если у вас есть только несколько различных моментов времени, вы можете использовать линейчатую диаграмму с накоплением так же, как вы используете область с накоплением (просто установить полосы вертикально). Вы также можете использовать их так же, как круговую диаграмму, и обычно это лучший вариант, потому что это проблема восприятия без угла.

Посмотрите на панель с накоплением в действии: Обзор опроса New York Times

Теперь мы переходим к более сложным вещам. Карта дерева использует площади прямоугольников, чтобы показать относительные пропорции. Это работает особенно хорошо, если ваши данные имеют иерархическую структуру с родительскими узлами, дочерними узлами и т. д.

См. древовидную карту в действии: The Google Newsmap

Мы снова используем площадь для визуализации величины, но вместо этого прямоугольников или клиньев, диаграмма Вороного использует многоугольники. Аргументом в пользу алгоритма Вороного является более надежный алгоритм, способный обойти некоторые проблемы при ограничении прямоугольниками.

Посмотрите на Вороного в действии: Американские потребители тратят больше денег на сыр, чем на компьютеры как комбинация столбчатой ​​диаграммы и круговой диаграммы. Длина радиуса используется для обозначения одной вещи, обычно количества, а полярная площадь представляет собой часть целого.

Увидеть Соловья в действии: Оригинальная диаграмма смертности от Флоренс Найтингейл

Дизайнерам очень нравится этот график, когда они хотят сосредоточиться на одной точке данных. Статистики не очень. Он занимает много места, но иногда позволяет увидеть вещи в более выгодном свете. По сути, вместо того, чтобы показывать каждую точку данных, вы показываете каждый отдельный счет в точке данных.

Увидеть все в действии: Стоимость высшего образования

Существует множество других методов визуализации пропорций, но все остальные, которые приходят на ум, являются вариантами вышеперечисленных. Конечно, если ни один из них вам не подходит, вы всегда можете обратиться к своей стандартной таблице. Забудьте о картинках или визуализации и просто позвольте числам говорить сами за себя.