Пропорции фигуры человека показать схемы пропорций 7 класс: Урок Изобразительного искусства 7 класс Пропорции и строение фигуры человека

И еще, уровень жира в организме человека никак не влияет на определение пропорций.

Вам понравилась статья? Хотите поделиться с кем-то?

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 показать.

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 19С 76 по 1980 г.

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.

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 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.

10.

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 практически 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 Пример сложенных столбцов и плотностей сложенных друг на друга

В разделе 10.2 я написал, что обычно не рекомендую последовательности сложенных столбцов, потому что расположение внутренних столбцов сдвигается 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 остается в хорошем или отличном состоянии здоровья 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 столбцами в том, что они не отображают четко размер отдельных частей по отношению к целому, а сложенные столбцы имеют проблему, заключающуюся в том, что разные столбцы не могут 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 людей, никогда не состоявших в браке или овдовевших, 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 Визуализация с помощью Python для отображения пропорций или процентов вместо круговой диаграммы | Борихарн К

Создание альтернатив с помощью Python для использования вместо круговых диаграмм

Круговая диаграмма — это типичный график для отображения пропорций категорийных данных. По сути, это круговой график, разделенный на срезы для отображения пропорционального вклада данных по сравнению с общим итогом. Площади могут быть выражены в процентах путем вычисления общих 360 градусов, равных 100%.

Эта диаграмма часто используется для визуализации данных, так как концепция проста в создании, а результат легко понять.

Однако есть некоторые спорные моменты. Некоторые источники объясняют, что людям трудно измерить количество по срезам на графике (ссылка). Более того, информация может быть искажена и ввести читателя в заблуждение (ссылка).

К счастью, круговая диаграмма — не единственный выбор, который мы можем использовать. Существуют различные графики, которые могут выражать пропорции или проценты. В этой статье будут описаны девять альтернатив, которые могут отображать то же измерение данных, что и круговая диаграмма.

Отказ от ответственности!!

Цель этой статьи не противоречит круговой диаграмме. У каждой диаграммы есть свои плюсы и минусы. Основная цель состоит в том, чтобы направлять некоторые графики, которые могут выражать данные в пропорциях или процентах по сравнению с общей суммой.

Обратите внимание, что эти визуализации не идеальны; у них тоже есть плюсы и минусы.

Начнем.

Начиная с импорта библиотек

 импортировать numpy как np 
 импортировать pandas как pd 
 импортировать matplotlib.pyplot как plt 
 import seaborn as sns%matplotlib inline 

Чтобы показать, что метод, упомянутый в этой статье, можно применить к реальным данным, я буду использовать данные из списка стран по добыче угля в Википедии. В этой статье приведен список суверенных государств и территорий с добычей угля более 5 миллионов тонн по состоянию на 2020 год.

Данные из Википедии используются на условиях лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License.

Я выполнил полезные и практичные шаги, чтобы загрузить данные из веб-скрейпинга таблицы Википедии в фрейм данных.

После скачивания разобрать загруженные данные с помощью BeautifulSoup

В этой статье я выберу некоторые европейские страны с объемом добычи угля в 2020 году. Например, выбранные страны это Россия, Германия, Польша, Чехия, Украина , Румыния, Греция и Болгария.

Если вы хотите выбрать другие страны или изменить год, не стесняйтесь изменять приведенные ниже коды.

 list_country = ['Россия', 'Германия', 'Польша', 'Чехия', 
 'Украина', 'Румыния', 'Греция', 'Болгария'] 

Расплавьте DataFrame и создайте процентный столбец для последующего использования

Прежде чем продолжить, давайте построим круговую диаграмму для сравнения с полученным результатом в этой статье позже.

В этой статье будут рассмотрены 9 визуализаций, которые можно использовать вместо круговой диаграммы. Эти альтернативы можно разделить на две группы:

Circular graphics

• Dumbbell chart (aka barbell chart)
• Bubble chart
• Circle packing
• Interactive Pie Chart
• Interactive Donut Chart

Other forms

• Treemap
• Waffle chart
• Гистограмма
• Гистограмма с накоплением

1 Сравнение каждой категории с гантельной диаграммой (также известной как гантельная диаграмма)

Гантельная диаграмма представляет собой график для сравнения двух точек данных. Как упоминалось ранее, сравнение секторов на круговой диаграмме может быть затруднено. Мы можем провести сравнение для каждой категории с помощью диаграммы гантелей.

Как следует из названия, гантельная диаграмма состоит из двух круговых графиков, объединенных прямой линией. Обычно гантельная диаграмма используется для сравнения значений данных. В этой статье мы установим диапазон оси X от 0 до 100 процентов, чтобы показать процент добычи угля.

Например, мы можем сравнить страны или показать процент каждой страны по сравнению с остальными. Во-первых, мы создадим еще один DataFrame для применения к гантельной диаграмме.

Постройте две страны с самой высокой добычей угля в 2020 г. 9Диаграмма 0005 Гантель сравнивает две европейские страны с самым высоким уровнем добычи угля в 2020 году из выбранного набора данных. Изображение автора.

Нанесите процентное соотношение каждой страны по сравнению с другими странами.

Результат выглядит хорошо, но все точки данных равны. Это может быть неудобно для сравнения между странами. Мы можем улучшить результат, изменив размер круга в соответствии с процентными значениями. Различные размеры помогут сравнить процентное соотношение категорий.

2 Использование круглых областей с пузырьковой диаграммой

Вместо одного круга на круговой диаграмме мы можем использовать несколько кругов из пузырьковой диаграммы. По сути, пузырьковая диаграмма представляет собой точечную диаграмму с точками данных разного размера. Это идеальный график для отображения трехмерных данных, значения X, значения Y и размера данных.

Преимущество использования пузырьковой диаграммы в качестве альтернативы круговой диаграмме заключается в том, что нам не нужно беспокоиться о значениях X и Y. Пузырьки можно расположить так, как мы хотим. Например, давайте расположим пузырьки горизонтально.

Сортировка значений перед выводом на график сделает результат организованным.

Добавить столбцы X и Y

 df_coal['Y'] = [1]*len(df_coal) 
 list_x = list(range(0,len(df_coal))) 
 df_coal['X'] = list_x 
 df_coal 

Построение пузырьковой диаграммы

Проблемой применения пузырьковой диаграммы является пространство для построения. Чем больше кругов нанесено, тем больше площадь потребуется.

3 Организация пузырьков с помощью упаковки кругов

Упаковка кругов состоит из объединения нескольких кругов с меньшим количеством зазоров и без перекрывающихся областей. Этот метод помогает сэкономить место на чертеже при работе с большим количеством круговой графики.

Недостаток круговой упаковки заключается в том, что трудно определить разницу между пузырьками близкого размера. Простое решение — пометить каждый кружок его информацией.

Нам нужно рассчитать размер и положение каждого круга перед построением графика. К счастью, для упрощения вычислений можно использовать библиотеку circlify.

Постройте круглую упаковку

4 Настаивать на круговой диаграмме… Нет проблем… Давайте сделаем интерактивную круговую диаграмму.

Несмотря на то, что круговая диаграмма имеет некоторые недостатки, как упоминалось ранее, мы не можем отрицать, что ее легко понять. Знание своей аудитории обязательно. Если ваши читатели не привыкли к сложным диаграммам, круговая диаграмма по-прежнему является хорошим вариантом для передачи информации.

Мы можем сделать интерактивную круговую диаграмму, чтобы улучшить обычную. Делая это, читатели могут фильтровать и играть с графиком, чтобы получить нужные им данные. Однако иногда читатели могут не знать о функциях. Должны быть инструкции или примечания, чтобы сообщить, как его использовать.

Plotly — полезная библиотека для создания интерактивных диаграмм.

5 Вырезание центра для создания интерактивной кольцевой диаграммы

На практике кольцевая диаграмма представляет собой круговую диаграмму с пустым центром. Кстати, в некоторых источниках поясняется, что у нее есть некоторые преимущества перед круговой диаграммой, например, облегчение повествования для читателей или больше информации можно добавить в центр (ссылка1 и ссылка2).

Интерактивная кольцевая диаграмма имеет некоторые общие преимущества и недостатки с интерактивной круговой диаграммой. Мы также можем создать интерактивную кольцевую диаграмму с помощью Plotly.

6 Использование прямоугольных областей с Treemap

Теоретически древовидная карта представляет собой визуализацию для отображения иерархических данных. Внутри большого прямоугольника для сравнения пропорций используется несколько прямоугольных областей. Несмотря на то, что наши данные не имеют иерархии, мы все же можем применить метод, чтобы показать пропорциональный вклад.

То же, что и круговая диаграмма, сумма общей площади равна 100 процентам.

Следует учитывать, что при наличии слишком большого количества категорий или различий между значениями небольшие области может быть трудно отличить от других.

Построить древовидную карту

7 Объединение маленьких прямоугольников с вафельной диаграммой

Мы работали с круговой и кольцевой диаграммами; теперь пришло время для вафельной диаграммы. Этот график с причудливым названием объединяет несколько маленьких прямоугольников одинакового размера в большой прямоугольный график.

Вафельная диаграмма обычно используется для отображения процента выполнения задачи. Таким образом, мы можем применить эту концепцию, чтобы показать процент категориальных данных.

Постройте вафельную диаграмму

Несмотря на то, что результат выглядит хорошо, можно заметить, что различение близких цветов может быть затруднено. Это может быть недостатком применения вафельной диаграммы со многими категориальными данными.

Чтобы решить эту проблему, мы можем нанести процентное соотношение каждой категории и объединить их в фотоколлаж. Учтите, что результат из приведенного ниже кода будет экспортирован на ваш компьютер для последующего импорта.

Определите функцию для создания фотоколлажа. Ниже я нашел отличный код для объединения графиков из Stack Overflow (ссылка).

Примените функцию

 # для создания подходящего фотоколлажа: 
 # ширина = количество столбцов * ширина фигуры 
 # высота = количество строк * высота фигуры get_collage(1, 7, 644, 123*7, keep_sname, 'collage_waffle .png') 

Вуаля!!

Теперь мы можем видеть процентное соотношение каждой страны более четко, чем в предыдущем результате. Фотоколлаж также можно использовать в качестве инфографики.

8 Назад к основам с помощью гистограммы

Другим типичным графиком является гистограмма, которая представляет собой двумерный график с прямоугольными столбцами на оси X или оси Y. Эти столбцы используются для анализа значений данных путем сравнения их высоты или длины. По сравнению с круговой диаграммой линейчатая диаграмма требует больше места для обработки большого количества категорий.

В этой статье мы собираемся улучшить обычную гистограмму, используя Plotly для отображения информации при наведении курсора на столбцы. Перед построением графика рекомендуется отсортировать данные, чтобы облегчить анализ.

Преимущество создания интерактивной гистограммы заключается в том, что категории с небольшим текстом аннотаций легче читать при наведении курсора на каждую гистограмму.

9 Экономия места с помощью гистограммы с накоплением

Гистограмма с накоплением — это тип гистограммы, показывающий соотношение отдельных точек данных к общему количеству. Исходя из концепции, мы будем применять гистограмму с накоплением для отображения пропорций имеющихся у нас данных. Общая площадь равна 100 процентам.

У него та же проблема, что и у гистограммы. Небольшие области могут быть трудночитаемыми, если категорий или различий между категориями слишком много. Создание интерактивной гистограммы с накоплением поможет отображать информацию при наведении курсора на область.

Постройте гистограмму с накоплением

Мы можем заметить, что в этом случае гистограмма с накоплением может сэкономить область построения по сравнению с гистограммой.

Круговая диаграмма типична для визуализации данных. У него есть некоторые преимущества, такие как экономия места на графике и простота понимания. Однако нет ничего идеального. Есть и некоторые недостатки, например, читателям трудно оценить количество, а информация может быть искажена.

В этой статье показаны 9 вариантов, которые можно использовать вместо круговой диаграммы. Учтите, что у них тоже есть свои плюсы и минусы.

Я уверен, что существует больше диаграмм для отображения пропорций или процентов, чем упомянуто в этой статье. Если у вас есть какие-либо предложения, не стесняйтесь оставлять комментарии.

Наконец, столбчатая диаграмма — еще один график, который часто используется наряду с круговой диаграммой. Кстати, использование слишком большого количества гистограмм может привести к унылому отображению.