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看不见的磁场怎么变成五彩缤纷的曲线？

记得本科毕业的时候，本座用过Ansys去做磁场仿真，出来的效果很难，但是图片也很好看。不过最近，NASA的空间科学实验室、UC Berkeley和一些艺术家们联合摄制了一个小电影，来展示所谓”a new & ancient aesthetic of turbulence”。

载入中……

[链接: semiconductorfilms]

首先假设，你不会问我Digg是个什么东西。

其次，这个项目的实现其实很容易。用Digg开放的API抓到当天半夜为止最热门的十个故事，按照这些故事的类别，用对应的颜色画一个圈。根据时序往外面扩展，最后就成了一张彩色的大饼。

再次，细心点就可以看到，每个故事对应的圆圈，宽度并不相同。你应该能猜到，这个宽度是用diggs量来取得的。最后，这一张张的饼按照时序或者是交叉度或者是类别排列，来说明问题。比如你可以看到一周里面六张饼的大小，就可以知道Blue Monday是的确有的。

最后，是的，本座承认是做得太漂亮了才推荐的。

链接：Digg Rings

在生活中我们天天都看到条形码，但是你肯定没有关心过它表达的究竟是什么信息。也许按照本座提供的链接，你可以了解EAN8、UPC12编码究竟是什么含义。但是对大多数人而言，这串数字还是未知的，冰冷的。

Barcode Plantage就是一个将条形码含义可视化的项目。它把每个条形码变成树状结构。这棵树的贝塞尔曲线的位置、曲率和颜色，都是由条形码的数字决定。如果你到项目提供的applet上去自己实现一个树状图，你还可以听到按照条形码产生的独特的声音。

因为整个算法没有任何随机的成分，所以所有条形码的树状图也是独一无二的。

链接：Barcode Plantage

说到NY Times你想到的是什么？一个老牌媒体？

其实，他们在数据可视化方面是做得非常领先的。最近的一个项目是把用圆形表示的不同种类的疾病，以用方形表示的它们共同的基因为结点，联系起来组成一个“Diseasome”的图。按照每种疾病所关联的基因数量，每个圆形还取了不同的大小。

一个并不复杂的想法，却有很好的效果。站在这么一张图片前面，一方面你可以更好的把握某个疾病的成因，一方面也可以更好的理解某个基因的功能。最近，科学家根据这幅图发现了两个影响糖尿病和前列腺癌患病率的基因。

链接: Diseasome | 项目说明

一个可以用鼠标操作的地球仪，用来表示两个城市之间的“柏拉图距离”。使用了第三方提供的google api：”Google proximity“。

大意是用互联网上搜索到的两个城市的亲密度和隔绝度做一个比较，得到两者之间的“感情距离”。然后再除以实际的“地理距离”，计算出最后的“柏拉图距离”。公式在网页上写得很详细。本座看完之后觉得，这真的是很正式的瞎扯啊……

链接: bestiario.org

第一人称的Twitter消息过滤器，据说是受了We Feel Fine的启发。当Twitter上面的留言出现了”I love”, “I hate”, “I think”, “I believe”, “I feel” 或者”I wish”短语，就会被自动抓取并分类到那个自动滚动的页面 。最后的效果和那个Digg Labs BigSpy很像。

链接: twistori.com/

Coffee Break：
远离地震最好的方式，技术贴。Data Visualization，本座最喜欢的话题。