Weiterverfolgung diese Diskussion von vor ein paar JahrenJohn Kastellec bietet einige an Praktische Ratschläge zur Erstellung besserer Diagramme:

In diesem kurzen Artikel präsentiere ich einige praktische Tipps für die Erstellung besser veröffentlichter Grafiken. Dazu gehören: Etiketten groß genug machen, um sie lesen zu können; Vermeidung von Legenden und direkter Beschriftung von Zeilen; Verwendung kleiner Mehrfachparzellen; und die Verwendung verschiedener Linientypen und -formen, um Unterscheidungen zu treffen.

Ich stimme diesen Punkten zu. Nun ja, nicht der letzte. Ich verwende viel lieber Farben als Linientypen und Formen. Manchmal können Linientypen und -formen funktionieren, ich empfehle jedoch, zunächst Farben zu verwenden.

Außerdem würde ich die Empfehlung hinzufügen, jeder Grafik einen Titel zu geben oder sie in eine Abbildung mit einer Beschriftung einzubetten. Denken Sie daran: Ein Bild plus tausend Worte ist besser als zwei Bilder oder zweitausend Worte. Es ist ein klassischer Fehler zu glauben, dass ein Diagramm selbsterklärend sein sollte.

Ich jedenfalls verschiedener Meinung sein mit dieser Aussage von John:

Hierbei handelt es sich um Vorschläge für bessere veröffentlichte Grafiken. Sie sind nicht allgemein für die eigenen Visualisierungen der Wissenschaftler im Rahmen ihres Forschungsworkflows anwendbar. Tatsächlich entstehen einige der grundlegenden Probleme, weil sich das, was als Commonplace während der Datenexplorationsphase intestine funktioniert, nicht intestine auf veröffentlichte Diagramme übertragen lässt.

Nein nein nein nein nein!

Dieselben Attribute, die ein Diagramm für andere nützlicher und lesbarer machen, machen es auch für Sie nützlicher und lesbarer. Sie sind die erste Zielgruppe für jedes Diagramm. Allzu oft habe ich gesehen, dass Leute hässliche, unleserliche Standarddiagramme erstellt haben, und dies hat ihre Fähigkeit beeinträchtigt, aus ihren Daten und Modellen zu lernen. Geben Sie Ihren Diagrammen Titel, beschriften Sie diese Achsen, verwenden Sie kleine Vielfache, ohne dass die einzelnen Diagramme zu überfüllt werden, setzen Sie Farben effektiv ein usw. usw. . . Mach es auch für dich selbst!

OK, hier ist eine Geschichte für Sie. Vor vielen Jahren kannte ich ein Paar, das umzog und seine Wohnung verkaufen musste. Um es besser verkaufbar zu machen, ließen sie alle möglichen Arbeiten erledigen, reparierten alles, was kaputt warfare, besorgten neue Geräte, neue Böden usw. Es warfare wunderbar! Und sie hätten es früher tun sollen, als sie noch dort lebten!

Oh, noch etwas. Ich magazine keine „Kammdiagramme“, die eine x- oder y-Achse multiplexieren. Hier ist ein Beispiel aus Johns Artikel:

Ich denke, ein einfaches Punktdiagramm wäre besser, mit einem roten und einem blauen Punkt in jeder Zeile. Dennoch schätze ich es, dass die Probleme in absteigender Reihenfolge und nicht alphabetisch aufgelistet wurden.

Insgesamt denke ich, dass Johns Artikel für viele Menschen nützlich sein dürfte. Auch wenn Sie nicht mit allen Empfehlungen einverstanden sind, gibt es Ihnen dennoch Anlass zum Nachdenken.

Für weitere Informationen zum Thema empfehle ich die Platzierung grafischer Darstellungen im Kontext statistischer Messungen Kapitel 2 von Regression und andere Geschichten.

Denken Sie daran, was Tufte hat es uns beigebracht: Alle Grafiken sind Vergleiche.

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Nano Banana Professional, Auch Gemini 3 Professional Picture genannt, ist das neue Bildgenerierungs- und Bearbeitungsmodell von Google DeepMind, das auf Gemini 3 Professional basiert. Es ist als hochmodernes System zum Erstellen und Bearbeiten von Bildern positioniert, bei dem Struktur, Weltwissen und Textlayout berücksichtigt werden müssen, nicht nur der Stil. Nano Banana Professional folgt auf Nano Banana, das auf Gemini 2.5 Flash Picture basierte und sich auf schnelle, einfache Bildbearbeitung wie das Wiederherstellen von Fotos und das Erstellen von Figuren konzentrierte.

Vom Gemini 2.5 Flash Picture zum Gemini 3 Professional Picture

Das frühere Nano Banana-Modell zielte auf schnelle kreative Bearbeitungen für Gelegenheitskünstler ab. Es half dabei, alte Fotos wiederherzustellen und mit einer einfachen Eingabeaufforderung stilisierte 3D-Minifiguren zu bauen. Nano Banana Professional behält diesen Bearbeitungsfluss bei, läuft aber auf Gemini 3 Professional, was stärkere Argumentation und reales Wissen in den Bildstapel bringt.

Das Modell kann Prototypen, Datentabellen und handschriftliche Notizen in Diagramme und Infografiken umwandeln, die die zugrunde liegenden Informationen widerspiegeln, anstatt nur dekorative Kunst zu produzieren.

Angeleitete Argumentation, Suche nach fundierten Bildern

Ein zentraler Designpunkt für Nano Banana Professional ist die folgerungsgesteuerte Generierung. Mit Gemini 3 Professional kann das Modell Textual content, strukturierte Inhalte und Referenzen konsumieren und dann das Bild als Erklärung für diesen Inhalt planen. Nano Banana Professional kann auch eine Verbindung zur Google-Suche herstellen und den Suchindex als Echtzeit-Wissensquelle nutzen.

Klarer Textual content und mehrsprachige Layouts

Textual content in Bildern ist für viele diffusionsbasierte Generatoren ein seit langem bestehender Fehlermodus. Nano Banana Professional geht hierauf ausdrücklich ein. Google gibt an, dass es das beste Modell in der Gemini-Familie ist, um Bilder mit korrekt wiedergegebenem und lesbarem Textual content zu erstellen, sowohl für kurze Slogans als auch für ganze Absätze.

Die mehrsprachige Argumentation von Gemini 3 Professional fließt in das Bildmodell ein. Nano Banana Professional kann Textual content in mehreren Sprachen rendern und auch Texte übersetzen, die bereits in Produkten oder Postern erscheinen. Die Dokumentation zeigt Getränkedosen, bei denen der englische Textual content ins Koreanische übersetzt wird, während die visuelle Gestaltung und das Structure unverändert bleiben.

Kontrolle, Konsistenz und Hochskalierung auf Studioebene

Nano Banana Professional bietet eine Reihe von Steuerelementen, die auf Design- und Produktionsabläufe abzielen und nicht auf Eingabeaufforderungen für Einzelaufnahmen. Auf der Kompositionsseite kann das Modell bis zu 14 Eingabebilder verwenden und die Konsistenz und Ähnlichkeit von bis zu 5 Personen in einem Arbeitsablauf beibehalten. Dies unterstützt Aufgaben wie das Kombinieren von Referenzfotos zu einem einzigen Mode-Editorial, das Umwandeln von Skizzen in Produktaufnahmen oder das Beibehalten derselben Besetzung über mehrere Szenen hinweg.

Im Abschnitt „Studio-Steuerung“ der Modellseite sind mehrere Steuerelementfamilien aufgeführt. Benutzer können den Kamerawinkel und die Aufnahmeart variieren, einschließlich Weitwinkelaufnahme, Panorama und Nahaufnahme, und gleichzeitig die Schärfentiefe und den Fokus auf bestimmte Motive im Bild steuern. Farbe und Beleuchtung können angepasst werden, indem beispielsweise Tag und Nacht geändert, volumetrische Beleuchtung durch Bokeh ersetzt oder ein starker Hell-Dunkel-Effekt angewendet werden, ohne dass die Identität des Motivs verloren geht.

Nano Banana Professional unterstützt explizites Upscaling. Im offiziellen Google-Weblog heißt es, dass es gestochen scharfe Bilder mit einer Auflösung von 1K, 2K oder 4K erzeugen kann, und bietet Beispiele für progressive Zoomvorgänge, bei denen Particulars und Komposition erhalten bleiben. Das Seitenverhältnis ist ebenfalls programmierbar. Eingabeaufforderungen können zwischen Verhältnissen wie 1:1, 4:3, 16:9 und Kinoformaten konvertieren, wobei die Hauptfigur an ihrem Platz bleibt und nur der Hintergrund angepasst wird.

Wichtige Erkenntnisse

• Nano Banana Professional ist Gemini 3 Professional Picture, ein verbessertes Modell zur Bilderzeugung und -bearbeitung, das den Nachfolger von Nano Banana ablöst, das auf Gemini 2.5 Flash Picture basierte und für höhere Qualität und Kontrolle optimiert ist.
• Das Modell integriert die Argumentation von Gemini 3 Professional und die Google-Suche, sodass es sachliche Inhalte, Dokumente und Echtzeitdaten in Infografiken, Rezepte, Prozessdiagramme und andere informationsreiche visuelle Darstellungen umwandeln kann.
• Es bietet eine starke Textwiedergabe und mehrsprachige Unterstützung, erzeugt lesbare Typografie in Bildern und ermöglicht die Übersetzung oder Lokalisierung von im Bild vorhandenen Texten unter Beibehaltung von Structure und Design.
• Nano Banana Professional unterstützt bis zu 14 Eingabebilder und behält die Ähnlichkeit für bis zu 5 Personen bei, mit Steuerungen im Studiostil für Kamerawinkel, Schärfentiefe, Beleuchtung, Seitenverhältnisse und Hochskalierung auf 1k-, 2k- und 4k-Auflösungen.
• Das Modell wird in der Gemini-App, im AI-Modus in der Suche, in NotebookLM, Google Advertisements, Workspace-Apps, Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI, Antigravity und Move eingesetzt, wobei alle Ausgaben mit SynthID und stufenspezifischen sichtbaren Wasserzeichen mit Wasserzeichen versehen werden.

Nano Banana Professional positioniert Gemini 3 Professional Picture als produktionsorientiertes Bildsystem, das die Argumentation von Gemini 3 Professional, die Google-Suche und strukturierte Steuerelemente für Structure, Textual content und Hochskalierung verbindet. Es geht direkt auf langjährige Probleme bei der Textwiedergabe, der mehrsprachigen Lokalisierung und der Themenkonsistenz ein und behält gleichzeitig SynthID und sichtbare Wasserzeichen als Standardherkunftssignale über Ebenen und Oberflächen hinweg bei. Mit dieser Einführung rückt Googles Bilderstapel näher an eine integrierte, API-basierte visuelle Plattform für Entwickler und Unternehmen heran.

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Michal Sutter ist ein Information-Science-Experte mit einem Grasp of Science in Information Science von der Universität Padua. Mit einer soliden Grundlage in statistischer Analyse, maschinellem Lernen und Datentechnik ist Michal hervorragend darin, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

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Es ist eine Weile her, seit wir einen Beitrag für Grafiken gewidmet haben!

Kaiser schreibt:

Der Hyperlink Hier Enthält ein Beispiel dafür, wie die Phantasm der Liniewinkel dazu führen kann, dass Traits in den Zeilendiagrammen falsch interpretiert werden:

Gibt es einen größeren Umsatzunterschied zum Zeitpunkt 1 als Zeit 2? Viele von uns werden das denken, aber nach sorgfältigem Urteilsvermögen kann ich alle zustimmen, dass der Unterschied zum Zeitpunkt 2 tatsächlich größer ist. . . .

Studien haben gezeigt, dass Menschen dazu neigen, nicht die vertikalen Lücken, sondern die Winkellücken zu lesen. Auch dieses Drawback ist in dem ersten erwähnten Papier dargestellt:

Matthias erklärte, dass ihre Implementierung des Hängemattendiagramms eine Strategie verwendet, um dieser Phantasm des Linienwinkels entgegenzuwirken.

Ich nehme dies so, dass sie die Daten so verzerren, dass die daraus resultierende Ansicht nach der Anwendung der Leserwinkel-Phantasm den richtigen Pattern korrekt vermitteln würde. Eine Artwork doppelte detrimental Strategie. Das oben verknüpfte Papier bietet eine solche Strategie gegen die Ilerusion.

Ich kann mir vorstellen, dass dies etwas umstritten ist, da wir absichtliche Verzerrungen einführen, um einer erwarteten Wahrnehmungsillusion entgegenzuwirken.

Mir ist keine Software program bewusst, die integrierte Funktionen anbietet, die diese Artwork von Anpassungen für Illusions-Busting ausführen. Weißt du welche?

Ich habe tatsächlich viel über diese Frage nachgedacht! In gewisser Weise führen quick alle statistischen Graphen absichtliche Verzerrungen ein, um einer erwarteten Wahrnehmungsillusion entgegenzuwirken, in dem Sinne, dass mit Ausnahme von Karten und astronomischen Diagrammen ein Diagramm eine abstrakte Darstellung von Daten ist.

Aber näher an das zu kommen, was Kaiser fragt: Die Analogie, die ich gegeben habe, ist angenommen, Sie bauen einen Holzstuhl, verwenden jedoch Bretter, die verzerrt sind. In diesem Fall ist es das Richtige, die Kette in das Design einzubeziehen, dh ein paar Stücke, die kürzer als andere und in verschiedenen Winkeln usw. geschnitten haben, so dass sie so zusammenpassen, wie es ist, anstatt zu versuchen, alles geregnet zu machen und dann alles zusammenzukleben/zu nageln. Das Drawback mit der letzteren Strategie besteht darin, dass das Holz Druck auf die Gelenke ausübt und der Stuhl schließlich auf irgendeine Weise brechen oder sich selbst verzerrt.

In ähnlicher Weise ist es eine gute Idee, diese Möglichkeit im Design zu berücksichtigen, wenn Sie erwarten können, dass eine Grafik falsch verstanden wird.

Am einfachsten machen wir dies einfach, indem wir keine Grafiken wie geneigte Kreisdiagramme, 3-D-Balkendiagramme und andere Gimmicks erstellen, die von der Seite springen und alle möglichen visuellen Illusionen ansprechen.

Die andere übliche Choice besteht darin, ein zusätzliches Diagramm zu erstellen. Sie können beispielsweise das Diagramm mit den beiden Zeitreihen übernehmen, aber nur ein weiteres Diagramm hinzufügen, das ihren Unterschied zeigt. Warum nicht?

Aber was ist mit Kaisers ursprüngliche Frage: Gibt es Diagramme mit absichtlichen Verzerrungen, die den Wahrnehmungsillusionen visueller Artefakte entgegenwirken sollen? (Ich denke, dass eine Protokolltransformation hier nicht zählt.)

Ich habe hier keine perfekten Beispiele, aber ich habe ein Beispiel aus meiner angewandten Forschung, die in der Nähe kommt.

Das Beispiel kommt von Mein Papier mit Yotam auf sozialen Penumbras. Zuerst gibt es das Erklärungsdiagramm:

Dann die Datengrafik:

Hier gibt es zwei Dinge.

Zunächst ist das Diagramm ein Kreis, aber die Datendiagramme sind Viertelkreise, die wir aus zwei Gründen gemacht haben: (a) Der Viertelkreis nimmt nur einen Viertel so viel Platz ein, was wichtig ist, wenn wir 14 davon gleichzeitig (ja, Sie können nur kleinere volle Kreise schaffen, aber dann haben Sie nur die Hälfte der Auflösung, wenn Sie die Größen vergleichen). Kreise, die alle einfach aussehen wie Bullseyes und sind schwer zu unterscheiden.

Zweitens sind Formenbereiche notorisch schwer zu vergleichen. Warum haben wir diese verdammten Kreisdiagramme überhaupt gemacht? Warum nicht Punktdiagramme oder wiederholte Balkendiagramme oder eine andere Visualisierung, die lineare Vergleiche erleichtern? Die Antwort ist, dass es uns wichtig warfare, das „Gefühl“ der Penumbra, die Idee konzentrischer sozialer Gruppen, zu bewahren. Wir waren bereit, eine statistische Klarheit ein wenig zu bezahlen, um diese konzeptionelle Einheit des Diagramms und den Inhalt des Papiers zu haben.

Aber dann entsteht das Drawback, dass Menschen beim Vergleich von Bereichen nicht wirklich die Bereiche vergleichen. Sie vergleichen auch auch lineare Dimensionen. Zumindest laut Clevelands klassischem Buch ist der implizite Vergleich etwas dazwischen. Indem wir die Daten als Bereiche anzeigen, geben wir den Menschen wissentlich eine Verzerrung. Wenn beispielsweise eine bestimmte Gruppe 1% der Bevölkerung ausmacht, nimmt die Kerngruppe (der gelbe Kreis im Diagramm) 1% der Fläche des Kreises ein und somit 10% in der linearen Dimension.

Das ist schlecht, oder? Vielleicht nicht! Einige der Gruppen in unserer Studie hatten Kernpopulationen, und wenn diese in der linearen Dimension mit 1% angezeigt würden, wären sie wirklich schwer zu unterscheiden. Durch die Verwendung dieser intuitiv aussehenden Flächendiagramme führen wir implizit eine Quadratwurzel-Transformation durch, ohne sie erklären zu müssen. Ich denke, es ist truthful zu sagen, dass wir eine Wahrnehmungsillusion ausnutzen.

Ps Professional -Tipp: Sehen Sie, wie wir in unserem Diagramm die Gruppen durch Erhöhen der Größe bestellen. Nicht alphabetisch. Sie sollten Ihre Daten quick nie alphabetisch anzeigen. OK, Hier ist ein seltenes Gegenbeispielmit einer leicht hübscheren Visualisierung und einigen weiteren Grafiken in Abschnitt 2.3 („Alle Grafiken sind Vergleiche“) von Regression und andere Geschichten:

Für diese haben wir die Daten direkt angezeigt, keine Verzerrung.

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