不會寫code的建築學生的數據可視化不歸路

知乎的第一篇文章就獻給自己第一次做的（偽）數據可視化好了。

其實數據可視化這個東西挺早之前就開始關注了，不過都是粗率一看，沒有仔細研究過；暑假一次機緣巧合發現了ladybug tools這個神奇的grasshopper插件,然後就打開了新世界的大門。

這是官網上關於ladybug tools的簡介，其實本來是一組用來做氣象數據可視化的插件，當然做出來的圖也是十分高大上不容易看懂的圖（至少我剛開始就是這樣覺得的...），比如下面這種類型的：

這個是安徽黃山全年的幹球溫度的熱力圖，當然也可以做許多其他類型的氣候數據的熱力圖。

上面那種類型的氣象數據可視化只是ladybug的一小部分功能而已，它也可以很多簡單易懂的分析圖，這些圖多半是要結合著自己實際的場地情況來分析的，比如面這個就是官方案例里給的某地方的室外舒適度情況的模擬：

ladybug tools裡面一共包括了四部分，分別是ladybug、honeybee、butterfly和dragonfly；分別的功能也不一樣，最近也在一點點研究，以後有機會可能會寫一點自己的學習經歷（雖然不知道是什麼時候，估計會跳票）。具體的也可以直接上他們官網和grasshopper的論壇看，畢竟這個東西從最初版到現在也有好幾年了，現在連dynamo的版本也放出了，在grasshopper論壇上也一直是熱門之一，相關的教學問答都比較多，開發者也一直在論壇里回答各類問題。

不過這些都不是重點，畢竟今天要講的是數據可視化的問題，前面的部分其一算是給ladybug tools打的一個廣告，其二是因為這次氣象數據可視化的數據來源就是從ladybug這裡來的。

目前以我淺薄的認識來講，所謂的數據可視化也就是兩部分內容：數據和可視化（廢話），一是數據的獲取，另一個是對數據經行處理，便於讀者直觀的感受數據要表達的內容。所以基本來講的話，首先必須要有數據，才能有後面各種各樣的圖（廢話x2）。數據的話之前ladybug的部分已經大概講過了這次的數據來源，當然這只是獲得數據的一種方式，而且還是我某次連電池時突然冒出來的一個大膽的想法，只能說是運氣使然，讓我這樣一個不會編程的小白髮現了這麼一個獲得數據的方法，如果要想做其他各種其他的數據可視化的話，還是學一點編程，了解一些關於數據收集的方法比較好。

至於第二部分，要做可視化的話可以選擇的工具就有很多種選擇了，比如現在大熱的d3.js，但是對於不會編程的小白來講還是白搭，於是，作為一個建築學生，我再次選擇了用gh來做（可憐的gh竟淪為了畫圖工具），以下就是我嘗試用gh繪製的青島地區的數據情況：

ps:雖然圖上寫的是青島但其實用的數據是莒縣（日照）的，這個主要取決於數據來源的問題，因為ladybug 可用的中國地區的數據並不是太多，因此就拿日照的數據來湊數了。

畫圖首先肯定是要有案列的，首先我在pinterest上找了一些類似的圖，比如這個：

仔細觀察整張圖的話，就可以發現畫這張圖的大致思路就是對一個圓弧進行劃分，並通過各種點線來將氣象數據對應到圓弧上的點上。

於是照著這個思路，我們就可以開始畫圖了（中間省去一萬字You）

大致最後在gh里就是這樣的，最後再在AI里處理以下就可以出圖了。

嗯就是醬紫。

由於作者本人偷懶以及最近事情太多 詳細的步驟會在年前補全。