Programmiersprachen für komplexe Visualisierungen (26/28)

Für die meisten ausdruckstarken Visualisierungen genügen zum Einstieg die bereits erwähnten Programme. Wenn Sie Ihre Visualisierungen im Detail selbst gestalten möchten oder mit großen Datenmengen eine explorative Analyse durchführen möchten, eignen sich Tools, deren Code Sie selbst erstellen bzw. modifizieren können. Dies bedeutet, dass Sie an dieser Stelle einfache Programmierkenntnisse benötigen.

Für die Visualisierung von großen Datenmengen eignet sich Python oder R. Beide Programmiersprachen verfügen über so genannte libraries oder packages, die aus dem Internet heruntergeladen werden können und mit denen relativ schnell eine gute Visualisierung erstellt werden kann. Auf den E-Learning Webseiten der biologischen Fakultät sind mehrere Tutorials zu R verlinkt. Einen Einstiegskurs zu Python hat die SUB Göttingen über Herdt lizenziert. Die beiden Programmiersprachen eignen sich auch für die Analyse und Berechnung von Daten.

Für interaktive Visualisierungen bieten sich Tools auf der Basis von D3.js an, wie die bereits erwähnten RAWGraphs und Datawrapper. D3.js selbst ist in JavaScript geschrieben und es können damit Visualisierungen für HTML, SVG oder CSS Standards erstellt werden, die direkt in Webseiten eingebunden werden können. Die Universität Bern hat in ihrem [could not resolve link target: il_9310_git_4303] Show Room Visualisierungs-Beispiele von Studierenden dokumentiert, die mit D3.js erstellt wurden.

Mit dem Quiz auf der nächsten Seite und der Wiederholung der Lernziele endet das zweite Kapitel. Im Quiz können Sie Ihr bisheriges Wissen und Verständnis zu einzelnen Darstellungsformen testen.