150年前，他对拿破仑做数据可视化

旧城等待， 2022-05-10 07:44 57阅读 0赞

## **拿破仑东征** ##

十九世纪初，整个**欧洲大陆**几乎都在**拿破仑**的控制之下……除了隔着天然屏障的**英国**。于是，拿破仑下令对英国实施经济制裁。然而，**俄国**皇三代**亚历山大**却不买这个账，因此跟科西嘉暴发户结下了梁子。

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经过数轮撕逼和互怼，小拿于1812年集结了**42万**大军，东征俄国，并自信满满地认为一波速推就能破对方中塔。然而俄国人坚壁清野，靠20万人硬是撑到了冬天。法军途中减员不断，尽管一度占领了**莫斯科**，但始终无法消灭俄军主力。最后不得不撤退，仅**1万人**回到法国。**这次东征成为了拿破仑帝国由盛转衰的转折点**。

近五十年后的1861年，法国工程师**查尔斯·约瑟夫·米纳德**（Charles Joseph Minard）绘制了一幅数据统计图表：**《1812－1813对俄战争中法军人力持续损失示意图》**。此图将法军东征俄国的过程，精确而巧妙地通过数据可视化的方式展现出来。被后人评价为：**可能是史上最棒的统计图表**。

![v2-3506fff0b4f80cd91eac173d54c614e7_b.jpg][] 点击图片可放大

## **最杰出的绘图大师** ##

想想平常我们自己在 Python 或 Excel 表格里做一幅图表，可以展示多少信息？而米纳德在这一幅平面图，呈现了 **6 个维度**的信息：

1.  拿破仑军人数
2.  距离
3.  温度
4.  经纬度
5.  移动方向
6.  时-地关系

仅凭这一张图，就能让人直观感受到拿破仑的40万大军，如何在长途跋涉和严寒之中逐步溃散。我本人在书店第一眼看见此图时，以为是现代人之作，看了标注才发现竟然是150年前的作品。

米纳德早年为土木工程师，后在校任教，退休后全身心投入图表与数据地图的绘制。除了这张著名的图之外，还有很多优秀作品：

![v2-74d3f8d89d56b2b3cdfa3f4ef0fd61fa_b.jpg][] 1858/1864/1865年欧洲棉花进口的情况![v2-b4a8a9780e735bbdff6bccae65cec355_b.jpg][] 公元前218年迦太基名将汉尼拔率领的坎尼战役![v2-22515ab3c2c93cd79cdcbb02eb059aad_b.jpg][] 1858年全球移民的流线图![v2-ea7adb40184a71e3c1cd4cfb7bdc8601_b.jpg][] 法国各地运送至巴黎的家畜数量及比例

他开创或改良了许多绘图技巧，比如将**流线**、**饼图**运用在地图上。

## **信息可视化发展** ##

除了米纳德，还有很多“古人”很早就绘制出了具有极高水准的图表：

![v2-e752f72830af118acf6e09042b4fc4aa_b.jpg][]

**威廉·普莱菲尔**（William Playfair），被称为图表设计之父，发明了**条形图、饼图、折线图**等。此图是其于1786所作。

![v2-d13b6ddfa6bc9a557a7660571262cd07_b.jpg][]

**弗罗伦斯·南丁格尔**（Florence Nightingale），护理学的奠基人（就是每个护士都宣誓过的那个南丁格尔誓言）。她的另一个身份是统计学家。此图被称作“**南丁格尔玫瑰图**”，直观展示了卫生条件对死亡人数的影响，因而争取到了更好的医疗条件。

![v2-6e6b85ed261e62059b15561e4786983c_b.jpg][]

**埃德蒙·哈雷**（Edmond Halley），计算出哈雷彗星轨道的那位。这张大西洋各地磁偏角的地图，是第一张绘有**等值线**的图。后来的等高线、气压线皆源自此。

## **图表的选择** ##

在我们自己做数据分析图表的时候，应该如何选择合适的展现方式？我这边给一点常用的建议：

*  **折线图**：展现数据的波动、趋势
 *  **柱状图**：展现量的变化
 *  **饼状图**：强调比例
 *  **散点图**：展现各种统计分布
 *  **雷达图**：多维数据对比

比如我们前几天文章 [【数说】苹果开始走下坡路了吗？][Link 1]，其中有对于 **iPhone 销量和售价**的变化展示。分析销量，是展现不同时间上量的变化，通常就用柱状图。而价格，不是数量，只是一种波动，用柱状图就略不恰当，折线图更合适。

## **精彩案例** ##

最后，我们再来欣赏几个漂亮的图表。来自知乎问题：

[你最欣赏的数据可视化的案例是什么？][Link 2]

其中有不少很有意思的案例。

![v2-9467e78512a216f38dc559d85e3e5767_b.jpg][]![v2-0f6c864f69cda82702ce60e0d3bb19d6_b.jpg][]![v2-5068d65c75462c8889a3c12b18ba90ab_b.jpg][]![v2-fa4fa1043efb806312f7d00770730b8e_b.jpg][]![v2-99658f006c340344ed0d961c52150931_b.jpg][]![v2-8b4791a9524dc4853a06ff2011ee4326_b.jpg][]

希望此文对你做数据分析图表时有所启发。

下课！

![154816tsh373rusgwbxs7w.png][]

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[Link 1]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/44452749
[Link 2]: https://www.zhihu.com/question/21132076
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[Python]: https://www.zhihu.com/question/20702054/answer/19022301
[Link 3]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25824007
[Link 4]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34685564
[debug]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/45298171
[Python 1]: http://zhuanlan.zhihu.com/p/36064871
[Link 5]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/44918640
[Link 6]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/36581953
[Link 7]: http://zhuanlan.zhihu.com/p/29043669
[Link 8]: http://zhuanlan.zhihu.com/p/28726244
[Python 2]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37664927
[Link 9]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37814595
[requests]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/38466193
[AI]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/39937847
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