陳銘澤 張 洋 楊玉冰 方智果

（1.倫敦大學(xué)學(xué)院巴特萊特建筑學(xué)院，倫敦 WC1E6BT；2.上海交通大學(xué)設(shè)計學(xué)院，上海 200240；3.重慶道合園林景觀規(guī)劃設(shè)計有限公司，重慶 401120；4.上海理工大學(xué)藝術(shù)設(shè)計學(xué)院，上海 200135）

隨著數(shù)字時代的來臨，基于Grasshopper的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是近年來新興的數(shù)據(jù)表達方法，其作為城市設(shè)計者常用的基本可視化技術(shù)之一，極大地提高了決策過程與設(shè)計成果的科學(xué)準確性、實操可行性及可持續(xù)適應(yīng)性，在城市設(shè)計中發(fā)揮著不可替代的作用，并將持續(xù)作為城市設(shè)計的主導(dǎo)媒介。本研究概述了數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展歷程及Grasshopper數(shù)據(jù)可視化在城市設(shè)計領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀，梳理了基于Grasshopper平臺的數(shù)據(jù)提取和篩選的基本流程，并對城市數(shù)據(jù)采集平臺、數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)處理方法進行了比較。最后，總結(jié)出“數(shù)據(jù)寫入、數(shù)據(jù)整合和結(jié)構(gòu)處理、可視化模型構(gòu)建、可視化變量選擇和處理”4步流程模式，并應(yīng)用于兩個城市尺度的可視化實踐——“倫敦各地區(qū)和英國主要地區(qū)家庭年平均收入數(shù)據(jù)可視化”和“倫敦主要樹種數(shù)量及分布情況與對應(yīng)家庭收入的可視化”。基于Grasshopper的數(shù)據(jù)可視化結(jié)果具有很強的表現(xiàn)力，可用于場地背景挖掘、數(shù)據(jù)動態(tài)對比等方面，為研究提供數(shù)據(jù)驅(qū)動基礎(chǔ)與科學(xué)背景。Grasshopper進行數(shù)據(jù)可視化，具有極強的可拓展性、可編程性、可修改性，在數(shù)據(jù)驅(qū)動下的城市設(shè)計與規(guī)劃領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景和開發(fā)潛力。雖然近些年Grasshopper的功能日漸強大，但其在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域仍有著不容忽視的缺陷，仍需更多相關(guān)研究者和開發(fā)人員繼續(xù)挖掘其深入潛力并進一步應(yīng)用于實踐。

數(shù)據(jù)可視化；參數(shù)化設(shè)計；可視化編程語言；城市設(shè)計；視覺分析

1 數(shù)據(jù)可視化發(fā)展歷程與應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 數(shù)據(jù)可視化的概念

數(shù)據(jù)可視化是指將大型數(shù)據(jù)集中并以圖形圖像的形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程[1]。數(shù)據(jù)可視化最初是指對大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫[2]中的數(shù)據(jù)可視化，是可視化技術(shù)在非空間數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用，使人們不再局限于通過關(guān)系數(shù)據(jù)表來觀察和分析數(shù)據(jù)信息，能以更直觀的方式看到數(shù)據(jù)及其結(jié)構(gòu)的深層次關(guān)系。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的底層邏輯是將一個數(shù)據(jù)庫中的子數(shù)據(jù)項作為單個圖元元素表示，將大量的數(shù)據(jù)集可視化為直觀的數(shù)據(jù)圖像，同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對數(shù)據(jù)進行更深入的觀察和分析[2]。

1.2 數(shù)據(jù)可視化發(fā)展歷程

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的分析過程往往離不開機器和人的相互協(xié)作與優(yōu)勢互補。人類從外界獲得的信息約有80%以上來自于視覺系統(tǒng)[3]，分析者面對大數(shù)據(jù)處理后的直觀可視化圖示時，通常能夠迅速洞悉數(shù)據(jù)背后的深層次信息，并將其轉(zhuǎn)化為知識和智慧[4]。

普遍意義上的數(shù)據(jù)可視化被認為伴隨統(tǒng)計學(xué)的誕生而出現(xiàn)，從人們開始觀察世界進而產(chǎn)生策略、管理等需求的時候，用圖形圖像描繪、記錄量化信息的思想就已經(jīng)出現(xiàn)了。從時間發(fā)展上看，數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展實質(zhì)是伴隨著數(shù)據(jù)本身意義的豐沛，人們對于“數(shù)據(jù)”理解的觀念變化和可視化技術(shù)的發(fā)展。從空間發(fā)展上看，數(shù)據(jù)可視化大類下又發(fā)展出相對獨立而又緊密聯(lián)系的新興領(lǐng)域，如科學(xué)可視化、信息可視化、知識可視化和可視化分析等（表1）[4]。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)不再僅僅是將散亂復(fù)雜、抽象多元的數(shù)據(jù)圖像化；也不再僅僅是提高技術(shù)效率與降低成本。實際是以“分析數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn)結(jié)果、獲取數(shù)據(jù)背后的隱含價值從而引導(dǎo)作出正確決策”的服務(wù)為導(dǎo)向，而不斷更新的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)決定了數(shù)據(jù)可視化也是一個持續(xù)的過程，使用者能及時發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的問題，完善階段性的決策[5]。

表1 數(shù)據(jù)可視化發(fā)展歷程表Tab.1 History of data visualization

1.3 數(shù)據(jù)可視化在城市設(shè)計中的應(yīng)用現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)可視化在城市設(shè)計領(lǐng)域最常見的應(yīng)用是將地圖、平面布局、透視圖等以往由徒手繪制的圖紙轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化方式表達[6]。城市設(shè)計中數(shù)字可視化的核心在于二維和三維形式的表示，伴隨著20世紀80年代初的計算機圖形化技術(shù)的出現(xiàn)，城市設(shè)計中的數(shù)字可視化首先應(yīng)用于社區(qū)和建筑綜合體的圖示表達。目前，中國有大量針對平方公里空間尺度的大尺度城市設(shè)計。如此的尺度規(guī)模并不是研究者能夠用常規(guī)的城市設(shè)計概念、原則和技術(shù)方法可以掌控的[7]?；诳梢暬夹g(shù)的城市設(shè)計實踐改進和擴展了以往城市設(shè)計專業(yè)的方法論和實踐，推動了城市設(shè)計的發(fā)展與城市建設(shè)管理科學(xué)化進程，尤其是其數(shù)字化技術(shù)表示和語言能夠與城市建設(shè)和管理技術(shù)平臺有效結(jié)合。可視化技術(shù)在城市設(shè)計的方法論上具有革命性意義，極大提高了設(shè)計成果和決策過程的準確性、科學(xué)性、可行性和適應(yīng)性。與此同時，可視化技術(shù)正在推動城市設(shè)計學(xué)科本身的發(fā)展，為人們思考和理解空間方式帶來巨大的轉(zhuǎn)變。隨著可視化技術(shù)系統(tǒng)和技術(shù)標(biāo)準的不斷完善，其呈現(xiàn)出集成化趨勢。因此可視化現(xiàn)在并將繼續(xù)成為城市設(shè)計的主要媒介。

目前一般的數(shù)據(jù)可視化工具只通過不同的顯示方式對數(shù)據(jù)進行整合后提供給用戶，用于觀察分析數(shù)據(jù)與地理位置之間的關(guān)聯(lián)性信息[8]。然而，伴隨著數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷進步，城市數(shù)據(jù)的表現(xiàn)已經(jīng)不僅僅滿足于基本的可視化工具對數(shù)據(jù)的圖區(qū)以及簡單的表達。為了適應(yīng)城市數(shù)據(jù)量幾何式增長所帶來的高密度和高強度的分析需求，新的工具要能迅速實施獲取、選擇、分析、顯示城市設(shè)計所需要的信息。因此，可視化工具必須滿足易用性、實時性、多元數(shù)據(jù)集成融合等[9]特性。

如今，Rhino與Grasshopper結(jié)合的參數(shù)化技術(shù)可極大程度滿足城市設(shè)計研究的核心需求。Grasshopper是基于Rhino軟件的插件，作為參數(shù)化設(shè)計中常用的工具之一，具有處理龐大數(shù)據(jù)的邏輯程序、節(jié)點模式可視化操作、實時效果呈現(xiàn)的特點，故基于Rhino與Grasshopper結(jié)合的數(shù)據(jù)可視化平臺，對數(shù)據(jù)有著強大的處理管理和表達拓展能力?！禛rasshopper參數(shù)模型構(gòu)建》一書中講述了Grasshopper工具的使用方法與大量案例索引[10]；在《Rhino&Grasshopper參數(shù)化建模》一書中詳述了兩種軟件的軟件特點和使用方式，并給出了二者結(jié)合建造模型的實例[11]；《參數(shù)化建筑設(shè)計》一書講述了使用Grasshopper構(gòu)建多種建筑類型的造型方法[12]；梁尚宇[13]在濱水空間規(guī)劃設(shè)計時首次利用Grasshopper參數(shù)化平臺進行輔助；譚爵超[14]在對景觀橋和廊架等景觀構(gòu)筑設(shè)計研究時也基于Grasshopper平臺之上。城市設(shè)計師可以通過Grasshopper的邏輯構(gòu)建系統(tǒng)來應(yīng)對不同類型城市設(shè)計分析的需要[15]。Grasshopper的底層邏輯是通過量化運算程序建立數(shù)據(jù)與幾何物體之間的參數(shù)關(guān)系，利用幾何容器、數(shù)據(jù)容器、幾何運算器、數(shù)據(jù)運算器4類組件形成可調(diào)控的計算機模型。它在處理大量數(shù)據(jù)時，對于設(shè)計場地中可調(diào)控的與不可調(diào)控的因素通過系統(tǒng)的運作特征與關(guān)系，對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化與處理，將設(shè)計結(jié)果在Rhino平臺中呈現(xiàn)。進而，對于實現(xiàn)城市設(shè)計的“第四代范型”——“從數(shù)據(jù)采集到數(shù)字設(shè)計，再從數(shù)字設(shè)計到數(shù)字管理”[16]，Rhino與Grasshopper結(jié)合的參數(shù)化技術(shù)平臺將作為可持續(xù)的中堅力量。

2 基于Grasshopper的數(shù)據(jù)可視化的工作流程

2.1 數(shù)據(jù)提取和篩選

2.1.1 數(shù)據(jù)提取平臺類別

數(shù)據(jù)提取是數(shù)據(jù)可視化的第一步，也是至關(guān)重要的過程之一。隨著信息時代的到來，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在成倍增長。量化數(shù)據(jù)可以通過不同平臺獲取，數(shù)據(jù)獲取有開源和非開源兩大類平臺，對研究者而言是易獲取的。

開源平臺包括政府開源數(shù)據(jù)平臺與主題數(shù)據(jù)開源平臺。第一類平臺數(shù)據(jù)往往是由國家政府或地方政府的有關(guān)部門收集公布，并且提供公共開放鏈接。例如英國開放數(shù)據(jù)平臺①https://data.gov.uk/、上海公共數(shù)據(jù)開放平臺②https://data.sh.gov.cn/index.html。這類數(shù)據(jù)涵蓋類型往往具有宏觀性、廣泛性和全面性。常見分類包括商業(yè)和經(jīng)濟、政府、城鎮(zhèn)和城市、犯罪和司法、交通、健康、教育、地圖、環(huán)境、社會等。第二類平臺數(shù)據(jù)由政府相關(guān)部門、大學(xué)、專業(yè)協(xié)會、企業(yè)進行收集發(fā)布，大部分提供開放鏈接。例如英國林業(yè)開放數(shù)據(jù)③https://data-forestry.opendata.arcgis.com/由Forestry Commission運營，提供來自英格蘭（England）、蘇格蘭（Scotland）、威爾士（Wales）的林業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)；中國地理空間數(shù)據(jù)云④http://www.gscloud.cn/由中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心運營，提供中國地區(qū)地理信息相關(guān)數(shù)據(jù)，包括數(shù)字高程（Dem）、陸地衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)（Landsat）、光譜數(shù)據(jù)（Modis）等數(shù)據(jù)；開放街道地圖（OSM）網(wǎng)站由英國非營利組織OpenStreetMap⑤OpenStreetMap provides map data for hundreds of websites,mobile apps and hardware devices (Archived from theoriginal contenton,2021-05-24)基金會贊助和維護，提供全球道路、土地使用、興趣點、水路等數(shù)據(jù)。主題數(shù)據(jù)平臺類數(shù)據(jù)擁有更強的專業(yè)性、精確性、針對性。

非開源平臺可以通過編程語言或其他爬取工具進行網(wǎng)頁提取的網(wǎng)站。Python作為大數(shù)據(jù)行業(yè)獲取數(shù)據(jù)的核心技術(shù)，主要分為通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲和聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲兩類[17]。其中通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲基本邏輯極其實現(xiàn)原理如下：第一步，爬取網(wǎng)站初始URL，解析DNS得到主機IP地址；第二步，將爬取的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)文件或數(shù)據(jù)庫中，并獲得新的URL；第三步，將新的URL存放到隊列中，依據(jù)新的URL爬取網(wǎng)頁與存儲數(shù)據(jù)，并重復(fù)以上過程；第四步，滿足停止條件時，停止爬取[18]。而聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲的抓取與執(zhí)行流程比通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲更加復(fù)雜，其可以在抓取的同時，對批量數(shù)據(jù)進行信息篩選、處理，快速過濾掉與主題無關(guān)的URL地址，并將與主題高相關(guān)性URL放入隊列中，再多次循環(huán)重復(fù)抓取、篩選工作直至滿足要求后再終止執(zhí)行[17]。另外Python也為網(wǎng)頁數(shù)據(jù)爬取和數(shù)據(jù)分析提供了許多工具拓展包作為輔助，使數(shù)據(jù)爬取工作如虎添翼。如基于Python的BeautifulSoup可以快速高效地爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)，Pandas工具能方便靈活地清洗分析數(shù)據(jù)，調(diào)用Python的Matplotlib工具包能便捷地把數(shù)據(jù)分析結(jié)果圖形可視化[19]。

2.1.2 常見的數(shù)據(jù)格式和用途

常見數(shù)據(jù)形式可以分為兩類。第一類直接文本類，這類數(shù)據(jù)往往可以直觀地以文字形式呈現(xiàn)，包括：document、website、txt、pdf file、spread file、image、csv file（一種可以被excel讀取的文件格式）。第二類間接轉(zhuǎn)譯類，這類數(shù)據(jù)常需要通過ArcGIS、Grasshopper等軟件進行可視化表達，包括：Shapefile，一種可以在GIS系列軟件讀取或者Grasshopper進行讀取的矢量文件格式，包括points、polylines、polygons，常用語儲存城市POI、路網(wǎng)、用地類型等信息；Geo Tiff，一種可以在GIS系列軟件和Grasshopper插件進行讀取的柵格文件格式，常見的DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)、Landsat遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)屬于這種格式。

2.1.3 數(shù)據(jù)篩選和數(shù)據(jù)清理

通過上述平臺獲取的數(shù)據(jù)往往需要經(jīng)過二次篩選和梳理才能通過可視化工具進行可視化表達。數(shù)據(jù)篩選和清理的目的是檢測數(shù)據(jù)中存在的錯誤和不一致，以剔除或者改正它們，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量[20]。數(shù)據(jù)處理的標(biāo)準是簡潔清晰、重點明確、操作性強，主要有兩種方法：第一種處理空缺值，可以用回歸、貝葉斯形式化方法工具或判定樹歸納等確定空缺值；第二種平滑噪聲數(shù)據(jù)（噪聲數(shù)據(jù)是一個測量變量中的隨機錯誤或偏差，包括錯誤的值或偏離期望的孤立點值），可以用“分箱”“回歸”“計算機檢查和人工檢查結(jié)合”以及“聚類”等數(shù)據(jù)平滑技術(shù)來支持，識別和刪除孤立點[21]。

常見數(shù)據(jù)往往可以由Excel呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理要根據(jù)自己的可視化目標(biāo)進行科學(xué)化的處理，刪除不需要的數(shù)據(jù)列，保留需要的數(shù)據(jù)列，通過計算增加原本沒有但需要的數(shù)據(jù)列。通過分列和首行篩選、數(shù)據(jù)分列、刪除重復(fù)等操作，可以快速保留需要的數(shù)據(jù)，保持表格的清晰直觀。通過一些基本函數(shù)的操作，可以完成數(shù)據(jù)匹配、個數(shù)統(tǒng)計、條件統(tǒng)計、數(shù)學(xué)算法等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理。常見算法有VLOOKUP函數(shù)、Count函數(shù)、Count if函數(shù)、SUM函數(shù)等。VLOOKUP函數(shù)：當(dāng)你需要在一個表格或一個范圍內(nèi)按行查找東西時，可以使用。例如，按區(qū)名查找家庭收入。Count函數(shù)：函數(shù)計算包含數(shù)字單元格的數(shù)量，并對參數(shù)列表中的數(shù)字進行計數(shù)。使用Count函數(shù)可以獲得一個數(shù)字字段的條目數(shù)，該字段在一個數(shù)字范圍或數(shù)組中。Count if函數(shù)：使用統(tǒng)計函數(shù)之一的Count if來計算符合某一標(biāo)準的單元格的數(shù)量。例如，計算出現(xiàn)在某一區(qū)的物種數(shù)量。SUM函數(shù)：SUM函數(shù)可以增加數(shù)值?？梢蕴砑訂蝹€值、單元格引用或范圍，或三者的混合。在進行有效的數(shù)據(jù)過濾和清理工作后，就可以應(yīng)用到可視化工具進行可視化處理和分析了。

2.2 基于Grasshopper的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用

數(shù)據(jù)可視化是Grasshopper的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，利用Grasshopper進行數(shù)據(jù)可視化具有很強的可拓展性、可編程性、可修改性。相對線上可視化網(wǎng)站或Excel等基本可視化工具，Grasshopper有更加豐富的可操作性組件，可以輔助研究者和設(shè)計師進行更加豐富多元的表達。相對python等基于代碼的可視化平臺，Grasshopper又具有結(jié)果呈現(xiàn)的直觀性。Grasshopper進行數(shù)據(jù)可視化的流程分為：數(shù)據(jù)寫入、數(shù)據(jù)整合與結(jié)構(gòu)處理、可視化模型構(gòu)建、可視化變量選擇與處理4個步驟（圖1）。

圖1 數(shù)據(jù)可視化在景觀與城市設(shè)計中的應(yīng)用流程模型Fig.1 Process model for data visualization in landscape and urban design

（1）數(shù)據(jù)寫入：利用Grasshopper基礎(chǔ)組件“path+read file”可以完成txt、csv格式數(shù)據(jù)的直接讀取。利用Lunchbox等插件可以讀取復(fù)雜的excel數(shù)據(jù)。（2）數(shù)據(jù)整合與結(jié)構(gòu)化處理：數(shù)據(jù)導(dǎo)入之后，可以利用“l(fā)ist”和“set”組件工具欄對數(shù)據(jù)進行系列處理，區(qū)分圖例標(biāo)注數(shù)據(jù)、控制可視化變量數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)，然后根據(jù)需求，對數(shù)據(jù)進行區(qū)間映射、數(shù)學(xué)運算、Graft/Flatten等操作。（3）可視化模型構(gòu)建：根據(jù)目標(biāo)表達數(shù)據(jù)，選取并創(chuàng)造合適的模型構(gòu)建，可基于但不限于柱狀圖（Bar Chart）、折線圖（Line Chart）、餅狀圖（Pie Chart）、散點圖（Scatter Chart）、氣泡圖（Bubble Chart）、雷達圖（Rader Chart）、平行周線圖（Parallel Axes）、樹形圖（Tree Diagram）等，利用Grasshopper中的幾何運算器構(gòu)建坐標(biāo)軸、基礎(chǔ)圖形，進行可視化建模。（4）可視化變量選擇與處理：構(gòu)建模型之后，結(jié)合處理后的數(shù)據(jù)進行外觀的表達描繪，常見外觀因子包括但不限于形狀、大小、粗細、顏色、密集程度等。在完成以上4個步驟之后，可以直接利用Rhino操作平臺中View capture to file進行可視化圖紙的導(dǎo)出。

3 城市尺度的應(yīng)用實踐實例

3.1 案例背景綜述

倫敦，大不列顛及北愛爾蘭聯(lián)合王國首都，是歐洲第一大城市和最大的經(jīng)濟中心。大倫敦被分為倫敦市（City of London）及其周圍32個自治市（Boroughs）。其中，卡姆登（Camden）、格林尼治（Greenwich）、威斯敏斯特（Westminster）等12個自治市為內(nèi)倫敦區(qū)域。布倫特（Brent）、哈羅（Harrow）、貝克斯利（Bexley）等20個自治市為外倫敦區(qū)域。除倫敦外，家庭年平均收入數(shù)據(jù)還涵蓋了英格蘭地區(qū)（包括英格蘭整體及其西南地區(qū)、西北地區(qū)、東南地區(qū)、東北地區(qū)）、蘇格蘭地區(qū)、威爾士地區(qū)、北愛爾蘭地區(qū)以及英國全境的數(shù)據(jù)，下文統(tǒng)稱為英國主要地區(qū)。本文的研究案例基于該行政劃分體系，以32個自治市為單位的倫敦各地區(qū)和英國主要地區(qū)進行數(shù)據(jù)收集、處理與研究。

3.2 倫敦各地區(qū)和英國主要地區(qū)家庭年平均收入數(shù)據(jù)可視化

實例一展示的是英國倫敦32個Boroughs和英國主要地區(qū)在家庭年平均收入的對比情況，其數(shù)據(jù)覆蓋2001-2012年12年的時間。該數(shù)據(jù)來源于英國政府開源網(wǎng)站①https://data.london.gov.uk/dataset/household-income-estimates-small-areas。下載的csv數(shù)據(jù)可以通過默認excel讀取方式打開（圖2）。通過簡單的數(shù)據(jù)篩選和處理，刪除與可視化無關(guān)的“Code”列表，并通過數(shù)據(jù)篩選功能，將2001-2012年中每年的數(shù)據(jù)進行篩選，以重組到相應(yīng)的子表格中（圖3），這一步是利用“Lunchbox”插件批量讀取多個表格的年份收入數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

圖2 原始數(shù)據(jù)Fig.2 Raw data

圖3 清洗處理后的數(shù)據(jù)Fig.3 Data after cleaning

通過觀察篩選后的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，收入可以通過10 k（10 000英鎊）一個區(qū)間進行整合處理，收入與地區(qū)呈現(xiàn)多對一的關(guān)系，根據(jù)Grasshopper的既定邏輯：數(shù)據(jù)之間呈長映射關(guān)系進行連接，選擇圓形、連線、顏色漸變作為可視化語言，按照數(shù)據(jù)寫入、數(shù)據(jù)整合與結(jié)構(gòu)處理、可視化模型構(gòu)建、可視化變量選擇與處理4個步驟，進行該案例的Grasshopper構(gòu)建（圖4）。

圖4 Grasshopper四步驟電池圖解Fig.4 Grasshopper’s four-step battery illustration

在數(shù)據(jù)寫入步驟，通過“Lunchbox”—“Excel Reader”—“Number Slider”控制行列的選擇并讀取指定數(shù)據(jù)。在第二步“數(shù)據(jù)整合與結(jié)構(gòu)處理”中，通過“Text Split”“List Length”等數(shù)據(jù)處理電池，將金額數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化以千為計數(shù)的“XX K￡”（XX千磅）格式。在可視化模型構(gòu)建中，通過一系列的“幾何運算器”組合，遵循Grasshopper中向量連線、映射區(qū)間等底層邏輯，完成根據(jù)半徑畫圓、根據(jù)對應(yīng)關(guān)系連線等符號化語言的表達。最后在“可視化變量的選擇與處理”中利用以“Gradient”電池為核心的組件完成顏色漸變等可視化操作?；谝陨蠘?gòu)建，只需調(diào)整輸入圖表數(shù)量的參數(shù)Slider，即可通過調(diào)整讀取寫入的數(shù)據(jù)，快速完成2001 - 2012年每年的數(shù)據(jù)可視化圖紙（部分展示于圖5）。

圖5 2001 - 2012倫敦各地區(qū)和英國主要地區(qū)家庭年平均收入數(shù)據(jù)可視化（部分展示）Fig.5 Visualization of average annual household income data for London and UK 2001-2012（Partial display）

3.3 倫敦主要樹種數(shù)量及分布情況與對應(yīng)家庭收入的可視化

實例二基于實例一的家庭年平均收入數(shù)據(jù)，疊加倫敦市主要樹種分布數(shù)據(jù)進行綜合可視化展現(xiàn)，并在數(shù)據(jù)預(yù)處理中利用計算了各地區(qū)每hm2擁有大樹數(shù)量信息。數(shù)據(jù)來源于英國政府開源網(wǎng)站①https://data.london.gov.uk/dataset/local-authority-maintained-trees?？梢暬愋徒Y(jié)合散點圖和柱狀圖。在實際操作過程中，首先利用下載后的樹種數(shù)據(jù)與實例一的收入數(shù)據(jù)進行結(jié)合處理，利用vlookup函數(shù)通過“Borough”屬性列表進行數(shù)據(jù)匹配，然后通過countif函數(shù)對每個區(qū)的大樹個數(shù)進行計數(shù)統(tǒng)計，利用基本運算計算各區(qū)每hm2大樹個數(shù)。同樣通過Lunchbox插件讀取導(dǎo)入數(shù)據(jù)，利用基本Grasshopper運算器構(gòu)建X，Y坐標(biāo)系：以Borough名稱作為X軸方向變量，樹種名稱作為Y軸正方向變量，收入和每hm2大樹數(shù)量作為Y軸負方向變量。通過圓形大小樹種多少，柱狀圖中紅色漸變與綠色漸變表達收入和每hm2個數(shù)的高低，完成本實例的數(shù)據(jù)可視化及其局部放大結(jié)果（圖6）。通過放大結(jié)果可以直觀地看出Maple（楓樹）是倫敦市數(shù)量最多的樹木類型之一，kensington and Chelsea（肯辛頓和切爾西）地區(qū)擁有最高的家庭年平均收入，為倫敦市最富庶的地區(qū)。

圖6 倫敦主要樹種數(shù)量及分布情況與對應(yīng)家庭收入的可視化Fig.6 Visualization of the number and distribution of major tree species and corresponding household income in London

3.4 可視化結(jié)果的導(dǎo)出與后期處理

完成可視化結(jié)果呈現(xiàn)后，可以基于Rhino平臺對圖紙進行調(diào)整與導(dǎo)出。在Rhino6.0及更高的版本中，Grasshopper作為其內(nèi)置的插件不需要進行額外的購買與安裝?？梢栽赗hino界面中：“工具—選項—顯示模式”進行背景顏色、物件屬性、可見性等屬性的調(diào)整。隨后將可視化結(jié)果全部展示于顯示視圖中（常用Top視圖），再利用View Capture to File命令進行導(dǎo)出，并在該命令菜單對圖紙要素進行設(shè)置。如有需要，也可以通過導(dǎo)出選取的物件將可視化成果轉(zhuǎn)化為矢量格式，于Adobe Illustrator等矢量處理平臺進行編輯，或進入Adobe Photoshop等圖片處理平臺對所需的表達進行調(diào)整。

基于Grasshopper的數(shù)據(jù)可視化結(jié)果具有很強的表現(xiàn)力，可用于場地背景挖掘、數(shù)據(jù)動態(tài)對比等方面，為研究提供科學(xué)的數(shù)據(jù)驅(qū)動基礎(chǔ)。上述兩個實踐案例生動直觀地展現(xiàn)出倫敦以自治市（Boroughs）為單位的家庭年平均收入、主要樹種分布等人文與自然因素信息。在時間上，可以橫向動態(tài)對比10年內(nèi)的數(shù)據(jù)變化情況；在空間上，可以直觀看出不同區(qū)域的數(shù)據(jù)差異。這為后續(xù)研究根據(jù)規(guī)劃設(shè)計目的進行場地選址、適應(yīng)性分析、相關(guān)性分析等提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4 結(jié)論和討論

利用Grasshopper進行數(shù)據(jù)可視化具有很強的可拓展性、可編程性、可修改性，在數(shù)據(jù)驅(qū)動下的城市設(shè)計與規(guī)劃領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景和開發(fā)潛力。研究根據(jù)城市數(shù)據(jù)的分類入手，將城市數(shù)據(jù)分為政府開源數(shù)據(jù)平臺與主題數(shù)據(jù)開源平臺兩類（非開源類數(shù)據(jù)及其獲取方式不在本文研究范圍內(nèi)），并介紹其子分類與應(yīng)用領(lǐng)域，繼而概述了直接文本類與間接轉(zhuǎn)譯類兩類數(shù)據(jù)類型，舉例介紹其主要格式與分類依據(jù)。在數(shù)據(jù)篩選與清洗階段，介紹了基于Excel函數(shù)的常見數(shù)據(jù)篩選方式，包括數(shù)據(jù)匹配、個數(shù)統(tǒng)計、條件統(tǒng)計、數(shù)學(xué)算法等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理。最后總結(jié)基于Grasshopper進行數(shù)據(jù)可視化的4步流程：數(shù)據(jù)寫入、數(shù)據(jù)整合與結(jié)構(gòu)處理、可視化模型構(gòu)建、可視化變量選擇與處理，并從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)篩選與清洗、數(shù)據(jù)可視化表達，總結(jié)了流程模型可應(yīng)用于其他多項實踐領(lǐng)域。

通過對“倫敦各地區(qū)和英國主要地區(qū)家庭年平均收入數(shù)據(jù)可視化”和“倫敦主要樹種數(shù)量及分布情況與對應(yīng)家庭收入的可視化”兩個實例的研究可以得出：Grasshopper在效果表達具有很強的可塑性和可開發(fā)性，使用者即開發(fā)者，這是Grasshopper能夠成為數(shù)據(jù)與圖紙表現(xiàn)之間橋梁的關(guān)鍵原因之一。可視化技術(shù)在城市設(shè)計中正在發(fā)揮著對于方法論而言具有革新意義的重要作用，大大提高了設(shè)計成果及決策過程的準確性、科學(xué)性、可行性及適應(yīng)性，并且將持續(xù)是城市設(shè)計的主導(dǎo)媒介。

雖然近年來開發(fā)者逐漸增多，隨之而來的各種插件極速迭代更新，使得Grasshopper的功能也逐趨強大，但其在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域仍有著不容忽視的缺陷，如對數(shù)據(jù)的精確標(biāo)注不夠完全，科學(xué)統(tǒng)計分析沒有R語言、Python、SPSS等軟件實用性強等，仍需更多相關(guān)研究者和開發(fā)人員繼續(xù)深入挖掘其在可視化領(lǐng)域的潛力并應(yīng)用于實踐。

注：文中圖表均由作者繪制。