前言

数学是美的！-我的高中数学老师如是说。

今天转载一个我关注很久的艺术家-Ren Yuan 数据可视化设计。相信我，他的作品觉得震撼！

视频欣赏

Github 项目提交数据可视化

项目说明地址：https://renyuan.io/commit/

项目中说了一些可视化构建的原理和实现方法。

远根据 GitHub 上的提交历史创作的一系列可视化和声音化作品。作品通过分析开发者在 GitHub 上的代码提交数据，以数据驱动生成抽象的视觉动态和声音序列，从宏观上展现了开发者通过互联网开源协作从零开始构建代码项目的过程。任远将代码提交这一技术行为转化为独特的视觉和声音艺术体验，并通过各种映射算法和规则探索数据视觉和声音表达的多样性。作为一个动态发展的系列作品，《Commit》将随着任远的研究不断更新，继续探索艺术实践的更多可能性。

可视化

作品的数据来自 GitHub 的 Git 提交历史，包括开发人员的提交时间、类型和协作关系。作品以数据为驱动力，将开发者在互联网协作中共同构建知识和技术的过程转化为可感知的视觉和声音，希望引导人们重新思考技术协作背后的人的努力和创造力。

我们开发了两种可视化工具，用于生成径向或横向的可视化效果。每个圆圈代表一个开发者，每条曲线代表一次提交，代码项目的文件树随着开发者的合作而不断生长。作品还探索了很多视觉形式和空间表现手法，分为线上网络视频版和线下空间展示版，给观众带来多维度的体验。

声波处理

开发了两个 MIDI 生成工具来生成节奏和旋律，将数据转换为声音，将节奏和旋律提供给代码提交过程，并试图创建一种独特的声音表达形式。未来，计划开发一些合成器，以进一步探索数据声音化的各种可能性。

不同的数据驱动

沉浸式空间

球形屏幕

组合

提交数据用于生成触发数据，而抽象可视化的生成和动态变化则基于触发数据驱动。通过将抽象可视化与可视化相结合，各代码库的提交数据可以以更独特的方式呈现出来。

L 型屏风

数据驱动的潜空间行走

在这一系列作品中，对许多人工智能底层技术代码项目进行了可视化和声纹化处理，尝试将可视化与人工智能系统相结合，通过数据驱动人工智能在潜空间中行走。具体方法是利用可视化系统生成条件控制图像，输入人工智能，驱动人工智能在潜空间行走，从而实现开发者投入历史数据驱动人工智能生成的过程。这样做的目的，是希望人们在使用人工智能工具、感叹人工智能技术日益成熟的同时，也能关注这些技术背后，人类通过集体智慧推动科技智能发展的意义。