mapzen/svg-export : SVG export tool for vector tiles
▻https://github.com/mapzen/svg-export
This is a tool for taking vector tile data and exporting it to an #SVG file.
Live demo is available here: ▻http://mapzen.github.io/svg-export
mapzen/svg-export : SVG export tool for vector tiles
▻https://github.com/mapzen/svg-export
This is a tool for taking vector tile data and exporting it to an #SVG file.
Live demo is available here: ▻http://mapzen.github.io/svg-export
How does ‘Hamilton,’
the non stop, hip-hop
Broadway sensation
tap rap’s master rhymes
to blur musical lines?
Find out with our algorithm.
By Joel Eastwood and Erik Hinton
▻https://source.opennews.org/en-US/articles/hamilton-algorithm ▻http://graphics.wsj.com/hamilton
►https://d3js.org
D3.js is a JavaScript library for manipulating documents based on data. D3 helps you bring data to life using HTML, SVG, and CSS. D3’s emphasis on web standards gives you the full capabilities of modern browsers without tying yourself to a proprietary framework, combining powerful visualization components and a data-driven approach to DOM manipulation.
Ode aux projections de d3.js, par Ian Johnson
▻http://visionscarto.net/ode-aux-projections-de-d3-js
Une sélection de projets réalisés avec les #projections de la librairie javascript #d3.js.
An ode to #d3.js #projections
Interrupted projections allow an aspiring cartographer to decide how the earth should be cut in the process of flattening it out, BECAUSE THE EARTH IS NOT FLAT.
▻https://hi.stamen.com/an-ode-to-d3-js-projections-9d6477d6da0b
Avec des morceaux de @fil dedans :)
Two Thousand Years of Urban Growth
▻https://github.com/richiecarmichael/Esri-Urban-Growth
Inspiration and data for this app was derived from Tertius Chandler’s 1987 book entitled Four Thousand Years of Urban Growth: An Historical Census. Chandler’s work was merged and updated with data from Esri and Wikipedia.
Special thanks to Witold Frączek and Carol Sousa for geolocating, verifying and updating the city database.
This application makes use of the following libraries:
#ArcGIS API for JavaScript (beta) by Esri
Esri’s JavaScript library for mapping and analysis.
#D3.js by Mike Bostock
D3 is a JavaScript library for visualizing data with HTML, SVG, and CSS.
#jQuery by jQuery Foundataion Inc
A JavaScript framework for DOM manipulation and a foundation for many other frameworks.
A d3 #heatmap representing time series data similar to github’s contribution chart
▻https://github.com/DKirwan/calendar-heatmap
World City Populations Interactive Map 1950-2030
▻http://luminocity3d.org/WorldCity/#3/-24.75/-45.35
Je ne sais plus si on a référencé ça, je crois me souvenir que oui amis où ?
#urban_matter #cartographie #villes #agglomérations #population #démographie
Cette représentation des valeurs successives par des cercles concentriques est elle adaptée seulement aux valeurs croissantes ?
Serait ce adapté aux résultats électoraux, par exemple, qui peuvent croitre ou décroître au fil des élections ? Et si non, comment pourrait on représenter ce type de variable, avec les mêmes caractéristiques : une série temporelle pour chaque point géographique ?
Réaction pas très favorable au début, notamment quand le billet est paru, mais à la relecture et en y passant quelques minutes je trouve l’idée intéressante. En particulier, elle montre très efficacement l’ancienneté ou non de la croissance urbaine.
Évidemment, ça marche parce que ça augmente partout. Pour les résultats électoraux, en effet, ça peut baisser, mais il faudrait tester avec une autre forme (carré p. ex.) et surtout, les variations ne sont pas aussi fortes que celles de la démographie urbaine surtout si on représente les pourcentages. Je ne suis pas sûr qu’on y verrait la dynamique.
Peut être, en nombre de votes, ou plutôt de non votes pour l’abstention…
Je me demande si ce ne serait pas aussi bien avec des sparklines
Avec les sparklines, on peut voir les évolutions temporelles, mais je pense que ça n’aiderait pas à la comparaison entre deux villes, par exemple.
Avec les cercles concentriques, c’est clair : plus c’est gros, plus la population est grande. Avec les sparklines, c’est sûrement plus difficile à évaluer visuellement. Peut être en combinant avec les couleurs au sein de la même courbe, mais je n’ai pas trouvé de bibliothèque #javascript qui permette d’appliquer une couleur différente selon le point. Peut être avec les barres verticales :
▻http://omnipotent.net/jquery.sparkline/#s-about
Autre bibliothèque pour les #sparklines :
j’ai refait cette carte (avec #d3.js et en repartant des données source) ; j’ai « écarté » un peu les villes les unes des autres, histoire qu’on les voie toutes
il me semble qu’on voit beaucoup mieux ce qui se passe sur la seconde, plus classique, que sur la première ; et on peut mettre en évidence aussi les villes qui se dépeuplent (en noir)
L’avantage de la seconde carte, c’est qu’on comprend la dynamique des petites villes aussi (bon, petites, en Chine et Inde, ça doit tourner autour du million d’habitants...)
Avec les cercles concentriques, c’est très clair pour les gros disques, mais pour les autres, on ne comprend pas.
Merci @fil pour ces expérimentations, c’est très utile.
Rock ’n poll - #Polls explained with interactive graphics
▻http://rocknpoll.graphics
Politicians as well as journalists take political polls very seriously. Losses and gains of a few percentage points are overly analysed and commented on.
This interactive explanation shows you why polling results should be taken with a grain of salt. In a lot of cases decimals will prove to be meaningless and changes of less than 2 percentage points shouldn’t be subject to much analysis.
And all of this without a single statistical formula. That is a promise.
chouette #visualisation sur la légèreté des #sondages via @adrian_carro
T’aurais pas une liste avec tous les biais possibles tant qu’à faire ?
euh … le refus de répondre ; la réponse foutage-de-gueule ; répondre une chose et voter autrement ; les opinions qui évoluent ; les techniques de “redressement” ; les a priori des sondeurs ; les questions posées sur de mauvaises bases ; les sondages par internet (qui sélectionnent ceux qui ont internet et le temps de répondre) ; les sondages par téléphone (qui sélectionnent ceux qui ont un téléphone et le temps de répondre) ; la ville, la campagne… Il y a des universitaires qui travaillent à plein temps sur ces questions, tu sais ?
Bien que n’étant pas universitaire, je mêle mon grain de sel…
Je ne parlerais pas de « biais » pour cette (très jolie) simulation. En effet, l’objectif est ici de visualiser la fluctuation liée à l’échantillonnage aléatoire. Et donc donner un ordre de grandeur à l’incertitude de l’estimation des pourcentages (en gros, même avec un effectif de l’ordre de 1000, usuel dans les sondages, le chiffre des unités du pourcentage n’est pas garanti).
Dans l’exemple présenté et sous les hypothèses retenues (les gens déclarent exactement ce qu’ils ont voté/vont voter, les deux étant identiques), techniquement il n’y a pas de biais.
Il est par ailleurs bon de rappeler que les sondages politiques NE sont PAS des sondages aléatoires (on ne tire pas les répondants dans un chapeau où toute la population concernée est représentée par un petit papier ou toute autre méthode conceptuellement équivalente). Et donc que cette simulation n’a normalement aucun rapport avec le véritable processus d’un sondage. De fait, par commodité, on suppose toujours qu’on peut appliquer la formule de précision d’estimation pour un sondage aléatoire simple et qu’elle donne au moins un ordre de grandeur de la précision.
Enfin, et sous réserve de rectification par de vrais universitaires, ceux-ci ne s’occupent pas trop de ce qui se passe dans les cuisines des organismes de sondage. Et je ne dis pas cuisine péjorativement, car c’est un vrai métier avec de vraies recettes (essentiellement des opérations de calage vulgairement résumées par le mot (péjoratif, cette fois) de redressements). Les universitaires se préoccupent des « vrais » plans de sondage (càd aléatoires), du traitement de la no-réponse, du calcul de leurs précisions et de l’estimation des divers biais (voir p. ex. le célèbre « biais de rotation » dont on a (un peu, trop peu) entendu parler lors du tripatouillage du taux de sondage issu de l’Enquête Emploi en Continu en 2007).
NASA data artist Rachel Binx | Creative Coding Podcast
▻http://creativecodingpodcast.com/47-seb-talks-to-nasa-data-artist-rachel-binx
Rachel Binx is a #data_visualiser at #NASA JPL. If that isn’t enough she has some incredible side projects, including #Gifpop! which turns animated gifs into lenticular prints, and Meshu that converts your travel history into gorgeous geometric jewellery. She talks about these side businesses, her work with javascript data library #D3.js, and of course, reveals her favourite line of code.
▻http://media.blubrry.com/creativecoding/p/creativecodingpodcast.com/episodes/CreativeCodingEpisode47.mp3
Gifpop! Custom Gif Cards for Everyone.
▻http://gifpop.io
TURN YOUR GIFS INTO IRL PRINTS
Gifs aren’t just for screens anymore.
Gifpop brings animated gifs to life with the magic of lenticular printing.
swissinfo.ch | La Suisse défend l’accord de Dublin et ce n’est pas un hasard
▻http://asile.ch/2016/02/19/swissinfo-ch-la-suisse-defend-laccord-de-dublin-et-ce-nest-pas-un-hasard
Quel accueil pour les migrants en Europe ? Alors que l’Italie demande l’abolition de l’accord de Dublin, la Suisse et d’autres Etats européens continuent imperturbablement de défendre l’importance de cet accord. Et ce n’est pas un hasard : depuis 2009, la Suisse est en effet le pays qui a transféré le plus grand nombre de réfugiés, principalement […]
DataMaps
Customizable SVG map visualizations for the web in a single Javascript file using D3.js
#Gamma error in picture scaling
▻https://web.archive.org/web/20160112115812/http://www.4p8.com/eric.brasseur/gamma.html
quand on réduit des images il ne faut pas faire une moyenne arithmétique des valeurs RGB, car l’échelle des valeurs n’est pas linéaire
#D3.js en ligne de commande, avec ou #phantom.js
▻https://gist.github.com/Fil/fe6c5681a6102ec483c7
juba/scatterD3
▻https://github.com/juba/scatterD3
scatterD3 is an HTML #R widget for interactive scatterplots #visualization. It is based on the htmlwidgets R package and on the #d3.js javascript library.
Une extension R pour des nuages de points « interactifs ».
hier j’ai fait des maths et ça donne ça ▻http://bl.ocks.org/Fil/6244cd213f08d5d16774
en résumé, j’ai adapté pour #d3.js la #projection définie en 2003 par Henry Bottomley dans ▻http://cybergeo.revues.org/3977
C’est cool ! Tu sais s’il y aurait moyen de faire « tourner » la Terre ?
Classe :) Ça pourrait pas faire l’objet d’une proposition pour #proj4js ?
J’avais rêvé de tests de Rorschach animés, @fil l’a fait.
►http://visionscarto.net/la-projection-bottomley
« Je voulais essayer de dessiner la projection de Bonne, mais j’ai fait une erreur et j’ai trouvé que j’avais une jolie projection en forme de cœur qui conservait les surfaces. » Henry Bottomley, un statisticien britannique, me raconte ainsi comment il a trouvé cette projection, qu’il a publiée en 2003 dans la revue électronique Cybergéo.
Je viens de la coder pour la bibliothèque des projections géographiques avancées du logiciel D3.js, d3.geo.projection. Pour l’utiliser, vous trouverez ici un exemple de code. Faites-en bon usage !
Un paquet de démos #d3.js (2 490 à ce jour) filtrables par auteur⋅e⋅s et types de visualisation :
2015 – The Winners — Information is Beautiful Awards
▻http://www.informationisbeautifulawards.com/news/116-2015-the-winners
et le message de Sandra Rendgen qui faisait partie du jury (ping @reka)
▻https://sandrarendgen.wordpress.com/2015/12/03/jury-member-information-is-beautiful-awards-london
meilleur outil : #d3.js
Cartes et tuiles vectorielles
▻https://mapzen.com/projects/vector-tiles
▻https://mapzen.com/projects/tangram
▻https://github.com/devTristan/hoverboard
▻http://tristan.io/hoverboard
il y a de tout là-dedans, avec #mapbox, #leaflet.js, #d3.js …
merci @b_b !
le plus fluide à ce jour semble celui de #Mapbox_GL
#vector_tiles ou #vectiles