有哪些堪稱經典的信息圖？

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拿破崙東征圖
Carte figurative des pertes successives en hommes de l"Armée Fran?aise dans la campagne de Russie 1812-1813

1861年，由法國工程師 Charles Joseph Minard 繪製，描述了1812年拿破崙東征俄羅斯的失敗戰役。圖中同時包含了多個信息，粗細代表軍隊規模，配合日期標明了軍隊位置經緯度，棕色進軍黑色撤退，下方折線展現氣溫，另標註了戰鬥的關鍵事件等。

該圖有效的統計信息展現外加歷史人文背景，經常被一些統計、設計課程當作教學案例，堪稱經典。

堪稱經典之作的，應是在這個領域中具有開創性、典範性和權威性的作品。所以，見諸媒體新聞中的各種信息圖，雖不乏精良之作，但我認為稱不上經典。

贊同 @白砂糖提到的那幾個經典案例，以下我再補充幾個：

1. 1931年貝克設計的倫敦地鐵路線圖

上圖是貝克在1933年第一次對外公開發布的版本。

1931年，哈利·貝克在替倫敦地鐵的訊號室繪製電路圖時受到啟發，設計出了經典的1933年版路線圖。在以前的版本中，都是按照實地比例進行繪製的，比如1908版：

而在1933年新版中，整個路線圖就像電路板一樣的規格化，大部分的車站站距畫得整齊劃一，路線也都安排成垂直、水平或45度角，再將多種顏色用於各路線之間的辨識，克服了照實繪製的舊版地圖所具備的缺點，也使得整幅地圖在視覺上變得更簡單明了，高下立判！
然而，跨時代的設計在一開始總是容易被權威所否定。1931年，倫敦乘客運輸委員會認為貝克的設計改動太過極端，退回了貝克的作品。之後，貝克並沒有放棄，回去將路線圖做了一番修正，在1933年終於得到了上級同意印製了一千份小冊，推出後很快就被乘客搶光，貝克的努力從此大放異彩，衍生出現代的地鐵路線圖。

1933年與2012年倫敦地鐵路線圖合體

2. 史上第一張餅圖 - by William Playfair

William_Playfair（1759-1823）是蘇格蘭的工程師，政治經濟學家以及統計圖形方法的奠基人之一，他創造了我們今日習以為常的幾種基本統計圖形。上圖出現在其著作《TheStatistical Breviary》中，首次使用了餅圖來展示一些歐洲國家的領土比例，在這張圖中，對土耳其帝國採用了餅圖形式，可以看出當時的土耳其帝國分別在亞洲、歐洲和非洲的領土面積比例。圖上每個圓左右兩條直線分別對應該國的人口和稅收值。這位大師還發明了線圖、條形圖、面積圖。

以上3張圖片來自哈佛商業評論 - 數據可視化起源，侵刪.

3. 法國文盲率分布圖 - 1826年，by Charles Dupin

Charles Dupin是一個法國數學家，工程師，經濟學家以及政客（真是全才啊）。1826年，他首次運用區域灰度地圖的表現手段來展示法國當時的文盲率分布情況，這是第一張現代形式的主題統計地圖。此後，各種不同主題的統計地圖開始出現，比如其他答案里提到的霍亂地圖。提到霍亂地圖，還有個令人惋惜的故事值得一說。在 John Snow之前，有個叫Robert Baker的醫生也研究了英國利茲市的霍亂問題。在1833年，他繪製了以下這張霍亂的分區分布圖。

Baker在他的圖上揭示了疾病和居住環境的聯繫，缺乏清潔用水和排水系統的居民點是疾病的高發區。但是在他的圖上沒有顯示發病率，關於疾病起因的認知，他儘管走對了路，但還是不完備的。偉大的發現擦肩而過，最終由Snow在1855年完成。

4. 法國各地向巴黎輸送牲畜產品的分布情況圖 - 1858年

此圖的作者就是創作了拿破崙1812遠征圖的Joseph Minard，經典之處在於首次將餅圖融合到地圖中。這位法國工程師，將一生大部分時間都貢獻給了水壩，運河和橋樑的工程建造和教育事業。直到1851年退休，已近70歲高齡的他才正式轉入了可視化領域，研究數據信息圖形的繪製。在他最後的20年里，Minard在可視化領域貢獻了許多創新，共繪製了51幅各種形式的可視化圖形，是那個可視化黃金時代當之無愧的大師，法國的「William Playfair」。他創造了流地圖這一表現形式，代表作品除了1812遠征圖，還有如下這些：
反映美國內戰對歐洲棉花貿易的影響（1856-1865）

法國的酒類出口情況（1864）

以及，同時期繪製的另一幅歷史圖，漢尼拔的遠征

5. 切爾諾夫臉譜圖Chernoff Faces

這張很喜感的臉譜圖，除了能搞笑，還有其他更牛逼的技能。它學名叫切爾諾夫臉譜圖，是統計學家赫爾曼·切爾諾夫於1973年發明的，其基本思想是把多維數據的特徵映射到卡通人臉中，首先被用於聚類分析的可視化，可以揭示多維數據中的趨勢特徵。按照切爾諾夫於1973年提出的畫法，採用15個指標，各指標代表的面部特徵為：臉的範圍、形狀，鼻子的長度，嘴的寬度、位置，笑容曲線，眼睛的位置、分開程度、角度、形狀和寬度，瞳孔的位置，眼眉的位置、角度及寬度。這樣，將各變數的取值進行一定的數學函數映射後，就可以確定臉的輪廓、形狀及五官的部位、形狀，每一條數據都可以用一張臉譜來表示。由於人類非常善於識別臉部特徵，臉譜化使得多維度數據容易被分析人員消化理解，有助於數據的規律和不規律性的可視化。而切爾諾夫臉譜的局限性在於，它無法表示數據的多重聯繫，以及未能顯示具體的數據值。目前這種方法已被應用於多地域經濟戰略指標數據分析，空間數據可視化等領域。

參考資料：
數據可視化簡明史
簡單易學多維數據可視化R實現：神奇的卡通臉譜圖Chernoff faces
Milestones in the History of Thematic Cartography, Statistical Graphics, and Data Visualization
圖片若未標註，均來自於Wikipedia.

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待續，有空再更.

按真實比例繪製的朝代圖：

顯卡天梯圖

CPU 天梯圖

對於信息可視化來說，一個古老而且典型的案例就是1854年倫敦霍亂爆發的案例。

當時的流行觀點是霍亂是通過污染或者「骯髒的空氣」來傳播的——巴斯德的細菌理論還沒建立。
而John Snow教授，則通過統計每戶人家得病的人數，然後將它華在倫敦地圖上——這棟房子有一個人得病，就劃一條線；兩個人就劃兩條線。
最後他得出一個結論：大多數的病例都圍繞這某一口水井。於是他做了一件事：把井的把手給卸掉了-_-，於是傳染病就被控制住了。
這個案例之所以經典，是因為：
1. 他用數據可視化發現了超越當時科學技術水平的解決方案；
2. 他把可視化作對了，這個很重要。地圖不是唯一的嘗試，還有疾病爆發數量按照時間排列的圖表等，而那些圖表對解決問題沒有任何幫助。只有當信息單純到能展示某種規律的情況下，可視化才會真正產生價值。Tufte有一系列的書對此有精彩論述。
3. 製作的方式很簡單：照一張地圖，然後劃線；解決問題的方法更簡單：拆除水井的把手。想像一下，擰幾下螺絲就能救那麼多人的命。單純的可視化絕不是最終目的。

你可以從這裡看到這起事件的更多描述：
1854 Broad Street cholera outbreak

好吧，說了古老的例子，在說一個近期的例子：GapMinder
Gapminder: Unveiling the beauty of statistics for a fact based world view.
這是一個互動式可視化的典型例子，展示了不同國家包括收入水平、人均壽命的差距和歷史上的變化。
他之所以這麼有名，是因為作者在TED上的一次重要演出，但是更重要的是它對交互的有效應用——可以讓讀者自己發現重要的信息。很多平常被我們忽視的事實就這樣不言自明地展示在畫面上了。

來幾個國外的吧。相對比較輕鬆娛樂沒那麼嚴肅。。。

1. 一張圖看歷史

2. 極客種類指南

3. 喬幫主一生

4. 怎樣的情侶/夫妻最開心

一張圖說明：為什麼說中華文明一直延續至今

The History Manifesto: How to Eradicate the Epidemic of Short-Termism and Harness Our Past in Creating a Flourishing Future

2014.9.8第一次更新

個人看過的信息圖不多，不過還是想與大家分享「政見（CNPolitics）」的一系列信息圖，主要關於中國政治與社會方面。經典談不上，權當拋磚引玉。

這些信息圖大多淺顯易懂而又不失嚴謹深刻，對普通人來說，是很好的了解中國政治與社會常識的窗口。

網址如下：讀圖識政治 | 政見 CNPolitics.org

下面粘貼幾個有代表性的信息圖：

中國的左派與右派：

「兩會」究竟是什麼：

圖解中國官員級別：

另：發現很多知友對左派、右派的劃分感興趣，這裡補充一個用於簡單測試自己政治坐標的網站：中國政治坐標系測試，不一定準確，僅供參考。

每天都和信息圖打交道，自己也做過一些信息圖，真正讓人耳目一新且堪稱經典的，不是目前國內那些每天或者每周出一張圖就能代表的，上面的朋友貼了很多，就不一一舉便了。前面的兩位朋友已經回答了幾張經典的圖，一個拿破化的戰爭圖，二是倫敦的傳染病地圖。下面我來詳細說一下：

以下是人類歷史上最有影響力的五個數據可視化信息圖，這些數據可視化圖表強大而美觀，從很大程度上改變了人類思考世界的方式。

第五名：倫敦霍亂地圖作者John Snow

這個圖前面的朋友已經提到了，1854年倫敦爆發霍亂，10天內有500人死去，但比死亡更加讓人恐慌的是「未知」，人們不知道霍亂的源頭和感染分布。只有流行病專家John Snow意識到，源頭來自市政供水。John在地圖上用黑杠標註死亡案例，最終地圖「開口說話」，顯示大街水龍頭是傳染源。這張信息圖還使公眾意識到城市下水系統的重要性並採取切實行動。

第四名：世界經濟變遷作者Rosling

這個也和上面一張圖一樣，有朋友列舉到

瑞典科學家累計研究全球經濟數據超過30年，但直到2007年他再TED Talk上以可視化的方式展示這些數據。人們才能真正領略到他的數據研究的魅力。上圖是Rosling展示的大量經濟數據圖表中的一張，直觀展示了全球不同國家和地區個人收入與生活期望值之間的關係。

要看視頻才具有震撼力，我連續看了好幾次（視頻居然上傳不了，服……）

Hans Rosling 以新的視角解讀當今世界的貧困問題

第三名：俄法戰爭作者Charles Minard

上面的朋友也有列舉到

來個大圖

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/29/Minard.png

1812年拿破崙率大軍踏上征服莫斯科的艱苦旅程，結果遭遇極端天氣，98%的士兵都凍死在路上。50年後，當大多數法國人依然沉浸在拿破崙的榮耀中時，巴黎的工程師Charles Minard選擇用數據的方式告訴世人這場戰爭的殘酷性。信息圖中的黑色粗線顯示了極端天氣如何擊敗了拿破崙的軍隊，這張圖也讓人們在反思戰爭的時候，更深入了解戰爭的真實代價。

第二名：戰爭死亡統計作者Florence Nightingale

1855年，在爭奪巴爾幹半島控制權的克里米亞戰爭中，英國軍隊與俄軍和疾病兩線作戰。作為一位護士，你如何說服將軍們投錢在醫院和醫療設施上，而不是槍炮彈藥？

偉大的Florence Nightinggale（南丁格爾）用數據圖表的方式展示了那些可預防疾病（藍色和灰色區域）導致的驚人死亡數字。看過南丁格爾的數據可視化信息圖後，衛生和醫療成了英國軍隊的頭號要務。

第一名：人類文明的清明上河圖作者 Joseph Priestley

（這個圖可以和上面朋友發的人類歷史圖相媲美）

人類浩瀚歷史長河中，無數文明、精英、國家交相輝映、盤根錯節，即使是歷史學家，往往窮經皓首，也難以做到一覽無餘。但18世紀的一位博學的英語教師Joseph Priestley設定了一個野心勃勃的目標：將人類歷史上的國家、文明與重要歷史人物之間的關係集中展現出來。最終Joseph繪製了兩個互相關聯的人類文明捲軸，第一張信息圖標註了人類歷史上2000個重要歷史人物，第二張則繪製了人類歷史上國家和民族的變遷，兩張圖使用相同的時間軸，可以疊加使用。

以上參考網資料。

推薦 Functional Art一書，當然，還推薦數據可視化之美
曾經functional art有數據可視化的公開課，雖然我沒有追但是強烈推薦。這門手藝看上去不是僅僅看書就能完成的
http://www.thefunctionalart.com/

另外推薦西喬的九卦的信息可視化系列

懶得找圖了下面大概憑藉印象來說
Wordle(word cloud)這類圖的經典程度自不用說。如果不清楚的話，可以瞄瞄
Tag cloud

itunes U上有一個美國選舉史的課程，在talich的書後面也推薦過，第一課就是選舉紅藍地圖，說歷史上看大部分不是深紅或者深綠
當然，免不了說一下共和黨表示顏色可能錯了

社會網路+ 聚類可以各種玩到飛起，最正常的是可視化之美這本書介紹的對社交網路的分析。Turning Point這本書中就拿論文引用當社會網路中的鏈接，來找各個研究之間的關係

另外，似乎是數據可視化之美說了一個航線變化圖，怎麼畫出一段時間的航線呢，用一個有alpha透明度的線條不斷往上面畫，越深的話航線越密集

啊呀，我要放這張圖.....

當然還有香蕉比例尺

一個示範，如何靈活的使用香蕉比例尺

Banana For Scale

當然，還有「火車禮儀，簡單無比」
Queensland Rail Etiquette Posters

G看到P的輪椅上沒有剎住於是馬上和輪椅一起要掉到鐵軌上
G什麼也沒幹因為他知道不應該越過黃線
G，乾的好

火車禮儀，簡單無比

以及好色龍的翻譯

搜狐內容部UED的個人主頁
數字之道――深度挖掘事實，體驗資訊可視化的快感
針砭時事，數據說話，個人很喜歡。
TOP是信息圖的製作流程，
每周大約一到兩更的頻率
經典摘錄：
放開二胎真有那麼可怕嗎
那些我們不得不交的錢
中國官員最怕的十件事
中國「進」了世界盃
官員被開除黨籍，時間有玄機

圖例：

http://weixin.qq.com/r/UHXBzi-EwhG9hz6tnyB0 (二維碼自動識別)

看到@Belleve的圖想到手機之前存的一張。

不知道手機發圖效果怎麼樣。
圖是以當前國家為區分，劃分每個國家歷史被統治的王朝，國家和王朝對應並不十分準確。

其他不說，手機里有啥就傳啥吧，彌補下其他人的不足

XKCD有一系列有意思的信息圖（http://halfblog.net/2013/01/22/infographics-of-xkcd/）中，其中最具代表性的可能是這幅《電影角色交互》（xkcd: Movie Narrative Charts）。橫軸代表時間，出現在同一幕中的角色的線條會在縱軸上匯聚。電影分別是《指環王》、《星球大戰》、《侏羅紀公園》和《十二怒漢》，《Primer》沒聽過，不過看圖應該是一部穿越片。

Bret Victor, beast of burden 的「自我介紹」也讓人耳目一新。

雲圖網_每天信息圖
圖研所
這本書裡面收集的信息圖都堪稱經典，你可以買來看下。
看完這兩本書後，上面兩個網址有大量的佳作，慢慢欣賞。

信息圖表製作的四要素
1.找出代表性的概念
2.確定表現風格和收集素材
3.對圖表主題進行修飾
4.對圖表其他部分進行裝飾

滿足這四點就是一個合格的信息圖表，而要做到經典二字，那就要看這幅圖表所表現的信息了，切合時代發展，有著深遠立意的在我眼中都是經典。

元素周期表

倫敦地鐵圖

搜狐數字之道
數字之道――深度挖掘事實，體驗資訊可視化的快感

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問這個問題的人可以去網易數讀看看嗎？數讀_網易新聞

前幾年看到的：AV明星大數據(._.)