我花了50小时手绘一张折线图

# 花50小时画几条线 来源：https://www.dougmacdowell.com/50-hours-to-draw-some-lines.html Doug MacDowell (https://www.dougmacdowell.com/index.html) ← 作品集 (https://www.dougmacdowell.com/portfolio.html) **描述：** 我曾住在一个大山丘顶的安静小路上。树叶茂盛时，感觉与世隔绝；当落叶飘零，整座城市便会化作脚下的点点灯光。有时我会碰见一位邻居。 “最近在忙什么？” “数据可视化。”我告诉他。 “啊，你在用算法、机器学习、云计算之类的东西吗？” “没有。”我说，“我只是想画一张折线图。” Doug MacDowell 艺术家工作室，包括手绘数据可视化作品 (https://www.dougmacdowell.com/images/hand-drawn-data-art-studio-asylum.webp) 我的邻居以为我在搞什么复杂的玩意儿。但近来让我更感兴趣的不是使用 PowerBI、PowerPoint、Tableau、D3、Python、Illustrator、R，而是学习如何用手绘制数据。 《花50小时画几条线》讲述的是花一周多时间去做软件20分钟就能完成的事情——以及在此过程中积累的资源与方法目录。 **我说的手绘数据是什么意思？** 我亲手制作了这张关于一个咖啡机电脑 (https://www.dougmacdowell.com/coffeematic-pc.html) 的数据可视化作品，使用了尺子、铅笔、墨水和一套字母模板。连同我的失误、意外以及适应工具的过程——一共花了50个小时。它在统计上准确、制作精良，并且正如 Hackaday (https://hackaday.com/2025/08/07/a-pc-that-uses-hot-coffee-as-coolant/) 所说，“仿佛出自20世纪70年代的大学教科书”。这正是计算机普及之前专业人士可能采用的呈现数据的方式。 一张关于咖啡机电脑的手绘数据可视化作品，作者 Doug MacDowell (https://www.dougmacdowell.com/images/coffeematic-pc-coffee-maker-computer-temperature-analysis.webp) ↑ 20世纪20年代的职业制图员可能会对我上面折线图中的瑕疵皱眉头。他们可以忍忍。 关于手绘数据可视化的书籍，以下是我最喜欢的几本： 几乎全部可以免费在线获取，可供参考学习或获取灵感。Tufte 的书将我深深吸引，使我成为一个硬核数据可视化爱好者。Du Bois 的社会学与艺术实验是我最喜欢反复回味的。Williard Brinton 1914年的书闻起来很香（就在我的收藏中）。William Willard 的说明直截了当——我猜他是个很酷的手工课老师。 - 《定量信息的视觉呈现》 – Edward R. Tufte – 2001 (https://archive.org/details/bwb_C0-APD-987/page/n5/mode/2up) - 《W.E.B. Du Bois 的数据肖像》 – Whitney Battle-Baptiste, Britt Rusert – 2018 (https://papress.com/products/w-e-b-du-boiss-data-portraits-visualizing-black-america) - 《呈现事实的图形方法》 – Willard C. Brinton – 1914 (https://archive.org/details/graphicmethodsfo00brinrich/mode/2up) - 《图形呈现》 – Willard C. Brinton – 1939 (https://archive.org/details/graphicpresentat00brinrich) - 《机械制图实用课程：自学与课堂用》 – William Franklin Willard – 1910 (https://archive.org/details/apracticalcours00willgoog) - 《图表与图形》 – Karl G. Karsten – 1925 (https://archive.org/details/chartsgraphsintr0000karl/mode/2up) - 《工程制图》 – Frank Zozzora – 1953 (https://archive.org/details/engineeringdrawi0000fran) - 《徒手草图技术素描》 – Anthony E. Zipprich – 1924 (https://archive.org/details/freehanddrafting0000aezi/page/n5/mode/2up) 艺术家 Jiří Lindovský 的作品，展示手绘数据如何像创作艺术一样 ↑↑ 这幅出自 Jiří Lindovský (https://jiri-lindovsky.info/) 的作品是数据可视化吗？是狭窄的摩天大楼？是奇滋乐芝士饼干？CPU？还是折线图？……无论它是什么，这幅画正是使用了这里介绍的技术制作的。通过学习手绘数据可视化，你也能了解艺术。事实上，这整件事其实就是关于创作艺术。艺术中最棒的部分之一，就是玩工具。 以下是手绘数据可视化所需的基本工具和材料…… - 纸张 – 光滑的布里斯托纸最佳，尺寸14 x 17英寸或更大 (https://en.wikipedia.org/wiki/Bristol_board) - T型尺 – 为绘图提供水平引导 (https://en.wikipedia.org/wiki/T-square) - 直尺 – 有测量工具很重要 (https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/86/Steel_ruler_closeup.jpg) - 绘图板 – 我用的是五金店买的水泥板，至少3 x 3英尺 (https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/40/Cement_Board.jpg/960px-Cement_Board.jpg) - 美纹纸胶带 – 固定纸张和T型尺的必备品，我喜欢宽的那种 (https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/b0/PaintersTape.jpg) - 铅笔 – 经典机械BIC铅笔是我的最爱 (https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/72/Bic_mechanical_pencils%2C_4_colors%2C_2023.jpg/3840px-Bic_mechanical_pencils%2C_4_colors%2C_2023.jpg) - 笔 – 大多数笔都可以，我喜欢Micron笔 (https://www.sakuraofamerica.com/wp-content/uploads/2020/08/Pigma-small.pdf) - 橡皮 – 擦去石墨，露出清晰的墨线，是很特别的事，施德楼橡皮很好用 (https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4b/Staedtler_Mars_plastic_eraser_%28no_wrapper%29.jpg) - 三角尺 – 沿着T型尺滑动，用于画垂线和角度 (https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/97/Reglas.svg/500px-Reglas.svg.png) - 圆形模板 – 非常重要的工具，用于创建一致的线宽 (https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/55/Standardgraph_1316_circle_stencil.jpg/3840px-Standardgraph_1316_circle_stencil.jpg) - 墨水 – 这个带有蜘蛛人的牌子是我的最爱 (https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/50/Winsor_newton_ink.jpg) - 字母模板 – 非必需，但很好玩的复古工具，用于做出漂亮的字母 (https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=vintage+lettering+kit&_sacat=0&_from=R40&_trksid=p4624852.m570.l1313) 用于创建手绘数据可视化工具的细节特写图 (https://www.dougmacdowell.com/images/hand-drawn-data-tools.webp) **开始手绘数据可视化，首先要画网格。** 绘制网格不仅是一个必要的开始，也是一个平静、专注的过程，可以让你在熟悉工具的同时享受其中。 练习方法：用T型尺作为水平基准，将纸张放在绘图板上定位。剪一段长胶带，绕身体缠一圈并转三圈（衣服上的毛絮有助于避免胶带粘得太牢）。然后将胶带水平贴在纸张上边缘，固定好。 添加边距总是一个好主意，这样可以确立工作区域。如果纸张是20 x 24英寸，每侧量出一英寸。用铅笔、T型尺、直尺和三角尺，画出边距线。新的工作区域是18 x 22英寸。继续，用直尺在每条边距线上每英寸做一个标记，然后再次使用那些直边工具，在每个标记处画线。这样就有396个方格划分了工作区域。可以收工了，或者将方格进一步细分，画更多的线。创建手绘数据所做的每一件事，最终都会回到这个网格上。最终，所有铅笔线都将被擦掉，露出最令人满足、干净、清晰的墨线。但我们还没到那一步。 用于创建手绘数据可视化的网格细节特写图 (https://www.dougmacdowell.com/images/hand-drawn-data-gridline-detail.webp) 一开始，我以为可以用像Sharpie那样的粗头记号笔来画折线图的线条。但那不管用。仅凭一笔画出的线条几乎不可能产生高质量效果。我需要一种方法来控制线宽，并准确、干净地连接每个数据点。我发现，制作专业、规整数据线的最佳方法是使用圆。 展示如何使用圆来为手绘数据可视化创建线条的细节特写图 (https://www.dougmacdowell.com/images/hand-drawn-data-circles.webp) ↑ 用铅笔在网格上用小点标出数据点。拿起圆形模板，在每个点周围画一个圆——这设定了线宽。用一张借记卡（或一把小直尺），连接一个圆的外缘与相邻的圆的外缘。当线条开始成形时，这个过程会变得异常直觉化。我喜欢让连接线稍微重叠，这样我可以控制 线条连接（斜接/倒角/圆角）的风格 (https://ivan.sanchezortega.es/development/2023/02/06/reinventing-line-joins.html)。 ↓ 不久前，我独自走在一条小巷里，一只没拴绳的大型罗威纳犬出现并盯着我。我感到害怕。幸好罗威纳犬对别的东西产生了兴趣，走开了。到了这个阶段，该用墨水了，这可能会让人感到害怕。（小心地）用笔将连接线描成墨线。就像罗威纳犬离开后我的恐惧缓解一样，同样的感觉也发生在这里。此时，我会奖励自己一份零食，也给罗威纳犬一份。 手绘数据可视化线条的墨线轮廓细节特写图 (https://www.dougmacdowell.com/images/hand-drawn-data-outline.webp) 用橡皮和轻柔的手势，开始擦除线条附近的铅笔痕迹。墨水应该留在原地，铅笔线消失，大脑中内啡肽激增。用笔或画笔给线条上色是完成图表线条的最后一步。但是！线条只是数据可视化的一部分。要让它完整，还需要一些最后的点缀。 为手绘数据可视化填充墨水的细节特写图 (https://www.dougmacdowell.com/images/hand-drawn-data-ink.webp) 艺术家之间有一个争论：是否要在作品上署名。阿尔丰斯·穆夏在他许多作品上显著地签了名，但他的签名几乎隐藏在他最宏大的绘画 (https://www.muchafoundation.org/en/gallery/themes/theme/slav-epic) 之中。数据可视化大师 Edward Tufte（又名ET）认为鲜明的署名是必要的。马塞尔·杜尚则在一个小便池上签了名。 无论是否署名，文字元素的选择都很重要。 文字可以徒手添加，也可以使用一种叫做字母模板的工具。当我买回字母模板时，我不知道所有附带的小零件是什么。如果缺少某些零件，会有影响吗？当然有。那些小金属片是墨仓和笔尖。墨仓储存墨水，笔尖置于墨仓内，控制墨水的流出。它们有不同的尺寸，需要匹配。每次使用后都需要清洗——我用肥皂、水、牙刷和电脑除尘器解决了这个问题。 一张复古字母模板的图片，解释墨仓和笔尖的用途，用于标注手绘数据可视化作品 (https://www.dougmacdowell.com/images/hand-drawn-data-lettering-kit-detail.webp) 添加标题、坐标轴标签、注释和署名（如果选择的话）是完成手绘数据可视化的最后元素！剩余的铅笔痕迹可以擦掉，只留下墨水。我发现我其实喜欢保留部分网格铅笔痕，作为过程的痕迹，也是提示这是手工制作的物品。 这时，我会坐下来欣赏自己的辛勤劳动。 一张关于政府支出的手绘数据可视化细节特写图 (https://www.dougmacdowell.com/images/hand-drawn-data-spending.webp) 我不再住在那个大山丘顶的安静小路上了。实际上我住在市中心，生活和工作都有很大不同。我查询那些长时间收集数据的数据库——有时这是复杂的工作。像许多人一样，我无法把所有时间都花在画数据上。然而，我花在手绘数据上的时间给我留下了一个问题，每次想到它都会奇妙地影响我…… 为什么我要花50个小时去做PowerPoint 20分钟就能完成的事情？ 一条大山丘顶的安静小路，伴随着讲述创作手绘数据可视化故事，作者 Doug MacDowell (https://www.dougmacdowell.com/images/hand-drawn-data-athens.webp) 订阅 (http://eepurl.com/CinYzK4x_8)