alexxlab Все объявления — Минск >> Хобби и отдых >> Спорт и отдых >> фитнес и тренажёры
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Изготовление по вашим чертежам. 
рубТурник с лестницей — 76 фото
Турник настенный Атлет-проф
Шведская стенка record
Шведская стенка Lappset 081282m Ladders
Шведская стенка 2600х800 бук
Шведская стенка NOHRD
Шведская стенка желто черная
Шведская стенка усиленная s1
Турник для дома на стену
Шведская стенка в распор ag82
Шведская стенка Barell St-87
Турник-брусья SHVEDSTENKI no5
Шведская стенка с турником 3 в 1
Шведская стенка формула здоровья
Спортзал на лоджии
Шведская стенка turnik Home m-1
Турник домашние тренажеры tr010
Турник-брусья №1 ДСК городок
Турник который вешается на стену
Шведская стенка SV Sport
Турник Урал (турник-брусья 2 в1) логотип
Шведская стенка SV Sport трук
Шведская стенка romana r10 белый антик золото фото
730 Шведская стенка враспор
Шведская стенка babysport городок пристенный
Шведская стенка Ektasport elit 9+
На что вешать турник
Шведская стенка SV Sport враспор
Шведская стенка в распор и турник 3 в 1, ag80
Андрей Кобелев турникмен
Шведская стенка Air-Gym семейный макси ags10
Шведская стенка икеа для детей
Bradex SF 0006
Шведская стенка крепление к стене
Турник с лестницей ur003
Турник в зале
Гостиная с лестницей
Спортивная комната для мальчика
Рукоход воркаут упражнения
Турник Inex XW-802
Разноуровневый турник сломанный
Чертёж турника с брусьями для улицы с размерами
Подтягивания на турнике арт
Турник Inex XW-802
Рукоход змейка воркаут
Турник на стену в квартиру
Турник-брусья-пресс 3в1 чертеж
Шведская стенка 4в1 «стандарт» с навесным оборудованием
Площадка для занятий спортом
Шведская стенка в интерьере
Romana dop4 брусья откидные
Шведская стенка ДСК семейный
Усиленная шведская стенка с блочным тренажером 8
Турник n3-p
Шведская стенка SV Sport враспор
Шведская стенка Доскорт
Шведская стенка с рукоходом № 1
Обои в стиле Gym
Со 1.
26 спортивный комплекс турники на Столбах чертеж
Турник настенный уличный
Шведская стенка из металла
Домашний спортивный комплекс romana r10 белый
Турник для подтягивания на стену
Как повесить турник чтобы не испортить обои
Крепления для турника 3 в 1 Урал-
Шведская стенка в распор, ag76
Шведская стенка NOHRD орех
Турник палка SC 83044
Шведская стенка Air-Gym ysk19
Турник с лесенкой канатом
Усиленная шведская стенка с блочным тренажером №6
Домашний тренажер для подтягивания
Шведская стенка romana next Pastel
Двухуровневая квартира не большая хрущевка
Интерьер лестничной площадки
Турник настенный «Уралец»
Горизонтальные гистограммы и моя склонность к ним — рассказывание историй с данными
Коул Нуссбаумер Кнафлик в макияже
У меня есть склонность к горизонтальным гистограммам.
Прежде всего, эта нежность возникает из-за того, что их так легко читать. При обработке гистограммы ваши глаза сравнивают конечные точки. Размещение столбцов на общей базовой линии (горизонтальной или вертикальной) позволяет легко увидеть, какая категория самая большая, а какая самая маленькая, а также возрастающие различия между категориями.
Одним из вариантов использования горизонтальных гистограмм, в частности, является использование длинных названий категорий: ориентация диаграммы позволяет размещать текст слева направо, как читают люди в западных культурах, что улучшает разборчивость информации, которую вы предоставляете (по сравнению с необходимостью делать названия категорий диагональными или вертикальными, чего я рекомендую избегать из-за трудностей с чтением).
Также следует отметить, что ориентация полос может изменить способ потребления информации просто благодаря тому, как она организована.
Рассмотрим на примере. Посмотрите на следующую диаграмму, обратите внимание на процесс, который вы используете для получения информации:
Когда я просматриваю его, мои глаза сначала читают общий заголовок, а затем перемещаются влево к верхней части оси Y (что было бы идеальным местом для заголовка оси, поэтому я знаю, на что смотрю). Затем я просматриваю верхние части столбцов, следуя своего рода Z-форме, и только в конце мои глаза натыкаются на названия категорий, которые я должен прочитать, а затем поместить обратно в контекст данных над ними, чтобы попытаться понять. сделать вывод из представленной информации.
Это не конец света. Но это требует времени. Время, которое, я думаю, мы можем использовать с большей пользой.
Давайте сравним, когда информация представлена несколько иначе.
В приведенном ниже ремейке я внес ряд изменений:
Заменил описательный заголовок на активный , используя эту драгоценную недвижимость (первое, с чем сталкивается наша аудитория!) этап для того, что будет дальше.
Добавлена информация с текстом (используя атрибуты предварительного внимания жирным шрифтом и цветом, чтобы привлечь ваше внимание к важной части), поместив это вверху для дополнительного контекста того, что искать в данных, прежде чем вы перейдете к фактическому данные.
Перевернул диаграмму на бок , сделав горизонтальную гистограмму и расположив метки категорий слева направо. Легче читать, да?
Пометил ось x (что было осью y в оригинальной версии), чтобы не было сомнений в том, что строится. Я удалил фактическую ось, вместо этого пометив столбцы числовыми значениями, которые они представляют непосредственно.
Устранены ненужные помехи : затенение фона и линии сетки исчезли (были также помехи в предыдущих метках оси Y с завершающими нулями, но об этом уже позаботились, удалив ось).
Уменьшена ширина (или высота, теперь, когда мы перевернули его на бок) стержней. Моя рекомендация, как правило, состоит в том, чтобы полосы занимали больше места, чем белое пространство между ними, но вы не хотите, чтобы они были настолько широкими, чтобы наши глаза начали пытаться оценить площадь (ошибочно) по сравнению с высотой. Первая диаграмма граничила со слишком широкой по этому последнему пункту.
Стратегически использовал цвет на диаграмме , чтобы связать вывод вверху с доказательствами на диаграмме, которая его поддерживает.
Вот что мы получим после внесения этих изменений. Опять же, обратите внимание на порядок, в котором вы обрабатываете информацию:
.При сканировании мой взгляд останавливается на заголовке, темно-синем тексте, затем на заголовке графика и, наконец, на заголовках категорий слева и соответствующих данных справа. В этом случае к тому времени, когда я добираюсь до данных, я уже знаю, на что я смотрю (благодаря меткам) и что я ищу (благодаря пояснительному тексту над графиком).
Поскольку мы знаем, как читать гистограммы, первый пример выше, вероятно, не покажется вам трудным для чтения. Но обратите внимание, как несколько изменений делают информацию намного более доступной.
Это не означает, что горизонтальные гистограммы всегда будут предпочтительнее их вертикальных аналогов, а скорее указывает на то, о чем следует подумать, выбирая между ними. Если вы сомневаетесь, нарисуйте свои данные в обоих направлениях и сравните их, чтобы решить, какой из них будет проще всего воспринимать вашей аудитории.
Горизонтальная гистограмма с R и ggplot2 — галерея R Graph
На этой странице представлена работа группы визуализации данных The Economist. Оригинал схемы вы можете найти в этой статье.
Спасибо им за вдохновляющие и проницательные визуализации! Спасибо также Томасу Капретто, который воспроизвел диаграмму в R! 🙏🙏
В качестве тизера, вот сюжет, который мы попробуем построить:
На первый взгляд может показаться, что сегодняшний график выглядит довольно просто. Тем не менее, на самом деле он содержит несколько тонких настроек, которые при объединении делают конечный результат красивым и оригинальным. Это также будет отличная возможность использовать grid library, библиотека рисования позади ggplot2 и shadowtext , библиотека, которая позволяет нам рисовать текст с тенями.
библиотека (сетка) библиотека (tidyverse) library(shadowtext)
Давайте начнем с создания объектов, которые будут хранить данные для нас.
Обратите внимание, что эти значения получены из исходного графика, а не из исходного источника данных.
имен <- c(
«хантавирус», «туляремия», «денге», «Эбола», «кишечная палочка»,
«Туберкулез», «Сальмонелла», «Вакциния», «Бруцелла».
)
# Имя является упорядоченным фактором. Мы делаем это для того, чтобы стержни были отсортированы.
данные <- data.frame(
количество = с (6, 7, 7, 9, 11, 15, 17, 18, 54),
имя = фактор (имена, уровни = имена),
у = последовательность (длина (имена)) * 0,9
) А также определим цвета:
# Цвета СИНИЙ <- "#076fa2" КРАСНЫЙ <- "#E3120B" ЧЕРНЫЙ <- "#202020" GRAY <- "grey50"
Создать горизонтальную гистограмму с помощью ggplot2 довольно просто. Вы используете geom_col() , передавая переменную count в первую переменную aes() и name во вторую. Затем вы также можете использовать другой заполнить и ширину , как показано ниже:
plt <- ggplot(data) + geom_col(aes(число, имя), fill = BLUE, width = 0.
6)
plt
Следующим шагом является настройка макета: изменение конфигурации осей, изменение цвета фона, удаление делений, добавление линий сетки, изменение шрифтов и многое другое. Похоже, многое нужно изменить? Давай, это не будет слишком сложно!
пл <- пл +
масштаб_х_непрерывный (
пределы = с (0, 55,5),
разрывы = последовательность (0, 55, по = 5),
expand = c(0, 0), # Горизонтальная ось не продолжается ни в одну из сторон
position = "top" # Метки расположены сверху
) +
# Вертикальная ось проходит только вверх
scale_y_discrete (расширить = расширение (добавить = c (0, 0,5))) +
тема(
# Установить белый цвет фона
panel.background = element_rect (заливка = «белый»),
# Установите цвет и ширину линий сетки для горизонтальной оси
panel.grid.major.x = element_line (цвет = "# A8BAC4", размер = 0,3),
# Удаляем деления, установив их длину на 0
axis.ticks.length = единица (0, "мм"),
# Удалить заголовок для обеих осей
ось. название = element_blank(),
# Только левая линия вертикальной оси окрашена в черный цвет
axis.line.y.left = element_line (цвет = «черный»),
# Убираем метки с вертикальной оси
ось.текст.у = element_blank(),
# Но настройте метки для горизонтальной оси
axis.text.x = element_text (семейство = "Econ Sans Cnd", размер = 16)
)
таблица 
название = element_blank(),
# Только левая линия вертикальной оси окрашена в черный цвет
axis.line.y.left = element_line (цвет = «черный»),
# Убираем метки с вертикальной оси
ось.текст.у = element_blank(),
# Но настройте метки для горизонтальной оси
axis.text.x = element_text (семейство = "Econ Sans Cnd", размер = 16)
)
таблица
Настройка макета была большим шагом на пути к финальной диаграмме. Но есть еще над чем поработать.
Пока на диаграмме ничего не указано о том, какое заболевание представлено каждым столбцом. Разве это не расстраивает? Итак, теперь неплохо добавить метки к столбцам. Давай сделаем это!
В следующем фрагменте используются как geom_text() , так и geom_shadowtext() . Первый используется для рисования обычного текста внутри столбцов заболеваний с количеством, равным или превышающим 8. С другой стороны, geom_shadowtext() используется для отрисовки текста с тенью справа от столбцов заболеваний с числом ниже 8.
Эта тень является тонкой, но важной деталью, которая скрывает линию сетки с номером 10, проходящую за текстом.
пл <- пл +
geom_shadowtext(
данные = подмножество (данные, количество <8),
aes(счетчик, у = имя, метка = имя),
hпрост = 0,
толчок_x = 0,3,
цвет = СИНИЙ,
bg.color = "белый",
бг.р = 0,2,
семья = "Econ Sans Cnd",
размер = 7
) +
геотекст(
данные = подмножество (данные, количество >= 8),
aes(0, у = имя, метка = имя),
hпрост = 0,
толчок_x = 0,3,
цвет = "белый",
семья = "Econ Sans Cnd",
размер = 7
)
таблица
Добавление заголовков — один из тех шагов, которые просты с технической точки зрения, но могут существенно повлиять на качество диаграммы.
В следующем фрагменте показано, как добавить заголовок и подзаголовок к диаграмме ggplot2 с помощью функции labs() . Позже их внешний вид настраивается с помощью theme() .
пл <- пл +
лаборатории(
title = "Художники побегов",
subtitle = "Число лабораторно-приобретенных инфекций, 1970-2021"
) +
тема(
plot. title = element_text(
семья = "Econ Sans Cnd",
лицо = "жирный",
размер = 22
),
plot.subtitle = element_text(
семья = "Econ Sans Cnd",
размер = 20
)
)
plt 
title = element_text(
семья = "Econ Sans Cnd",
лицо = "жирный",
размер = 22
),
plot.subtitle = element_text(
семья = "Econ Sans Cnd",
размер = 20
)
)
plt
Вот как далеко мы смогли продвинуться с одним только ggplot2. Совершенно очевидно, что диаграмма не похожа на исходную диаграмму сверху. На нем по-прежнему отсутствует красная линия и прямоугольник сверху, что похоже на водяной знак визуализаций, сделанных The Economist.
Для этой задачи мы будем использовать библиотеку grid . grid — это низкоуровневая библиотека построения графиков, которая по умолчанию поставляется с любой установкой R и предоставляет множество примитивных функций построения графиков. Это также библиотека, которую ggplot2 использует для создания диаграмм под капотом, поэтому мы можем объединить их в одну диаграмму.
# Оставьте место для аннотаций
пл <- пл +
тема(
plot. margin = поле (0,05, 0, 0,1, 0,01, "нпс")
)
# Распечатать график ggplot2
плт
# Добавляем горизонтальную линию сверху
# Он идет от x = 0 (слева) до x = 1 (справа) в самом верху диаграммы (y = 1)
# Вы можете думать о «gp» и «gpar» как о «графических параметрах».
# Там указываем цвет и ширину линии
сетка.линии(
х = с (0, 1),
у = 1,
gp = gpar(col = "#e5001c", lwd = 4)
)
# Добавляем прямоугольник в верхнем левом углу
# lwd = 0 означает, что прямоугольник не имеет внешней линии
# 'just' дает горизонтальное и вертикальное выравнивание
сетка.прямо(
х = 0,
у = 1,
ширина = 0,05,
высота = 0,025,
просто = с ("слева", "сверху"),
gp = gpar (заполнить = "# e5001c", lwd = 0)
)
# У нас есть две подписи, поэтому мы используем grid.text вместо
# подпись, предоставленная ggplot2.
сетка.текст(
«Источники: база данных лабораторных инфекций; Американская ассоциация биологической безопасности»,
х = 0,005,
у = 0,06,
просто = c("слева", "снизу"),
гп = гпар(
цвет = СЕРЫЙ,
размер шрифта = 16,
семейство шрифтов = "Econ Sans Cnd"
)
)
сетка. текст(
"Экономист",
х = 0,005,
у = 0,005,
просто = c("слева", "снизу"),
гп = гпар(
цвет = СЕРЫЙ,
размер шрифта = 16,
семейство шрифтов = "Майло TE W01"
)
) 
margin = поле (0,05, 0, 0,1, 0,01, "нпс")
)
# Распечатать график ggplot2
плт
# Добавляем горизонтальную линию сверху
# Он идет от x = 0 (слева) до x = 1 (справа) в самом верху диаграммы (y = 1)
# Вы можете думать о «gp» и «gpar» как о «графических параметрах».
# Там указываем цвет и ширину линии
сетка.линии(
х = с (0, 1),
у = 1,
gp = gpar(col = "#e5001c", lwd = 4)
)
# Добавляем прямоугольник в верхнем левом углу
# lwd = 0 означает, что прямоугольник не имеет внешней линии
# 'just' дает горизонтальное и вертикальное выравнивание
сетка.прямо(
х = 0,
у = 1,
ширина = 0,05,
высота = 0,025,
просто = с ("слева", "сверху"),
gp = gpar (заполнить = "# e5001c", lwd = 0)
)
# У нас есть две подписи, поэтому мы используем grid.text вместо
# подпись, предоставленная ggplot2.
сетка.текст(
«Источники: база данных лабораторных инфекций; Американская ассоциация биологической безопасности»,
х = 0,005,
у = 0,06,
просто = c("слева", "снизу"),
гп = гпар(
цвет = СЕРЫЙ,
размер шрифта = 16,
семейство шрифтов = "Econ Sans Cnd"
)
)
сетка.
текст(
"Экономист",
х = 0,005,
у = 0,005,
просто = c("слева", "снизу"),
гп = гпар(
цвет = СЕРЫЙ,
размер шрифта = 16,
семейство шрифтов = "Майло TE W01"
)
)
Просто сравнив размеры фрагментов, вы можете увидеть, что для проработки деталей определенно требуется значительный объем дополнительной работы. Но, в конце концов… Разве они того не стоят?
Если вы попытаетесь сохранить приведенный выше график с помощью ggsave() , вы получите файл, который отражает только то, что сделано с помощью ggplot2 . Правильный способ сохранить эту диаграмму, которая смешивает ggplot2 и сетку , — это использовать более низкоуровневые функции, такие как png() . Например
# Открыть файл для сохранения графика
png ("plot.png", ширина = 12, высота = 7, единицы = "дюймы", разрешение = 300)
# Распечатать сюжет
плт
сетка.текст(
«Побег художников»,
0,
0,925,
просто = c("слева", "снизу"),
гп = гпар(
размер шрифта = 22,
шрифт = "жирный",
семейство шрифтов = "Econ Sans Cnd"
)
)
сетка.