В поисках жизни

Космос привлекал меня с детства, вызывая бурю противоречивых эмоций и интереса. Масштабы Вселенной до сих пор до конца не укладываются в моей голове, а космос кажется таким близким и таким далеким одновременно, что становится страшно.

Часто я черпаю вдохновение в завораживающих снимках телескопа Hubble, такие невероятные пейзажи звездного мира не всегда можно увидеть даже в научно-фантастических фильмах, не то что на фотографиях, сделанных в реальности.

У меня часто рождаются фантазии о том, какой может быть жизнь за пределами планеты Земля. Мне кажется, что Вселенная настолько необъятна и удивительна, что мы попросту не можем быть в ней одиноки.

В связи с этим, мне было очень интересно и даже захватывающе провести исследование экзопланет и их схожести с Землей.

На просторах Kaggle я нашла несколько баз данных по экзопланетам, выбрав наиболее подходящую для моей задачи, использовала ее в проекте.

Наиболее подходящие виды диаграмм, которые будут продемонстрированы для анализа данных:

— Столбчатая диаграмма — Пузырьковая диаграмма (концептуально визуализированная под звездное небо) — Диаграмма рассеяния (визуально похожая на космическую туманность) — Точечная диаграмма (удаленности объектов)

Основным вдохновителем стилевого направления стала первая компьютерная игра, не повторяющая уже существующие в реальной жизни игры (как к примеру крестики-нолики), а реализующая новые правила и механики — SPACEWAR!

Мне кажется, не случайно игра была именно на тему космоса — он всегда притягивал внимание людей своим безмолвием и загадочностью, которые открывают огромный простор для фантазии.

У первых компьютеров, на которых можно было поиграть в эту игру, были мониторы гексагональной формы и округлые экраны.

Это натолкнуло меня на использование шрифта TT Octosquares, сочетающего в себе: — ретро стиль — угловатость букв (как в компьютерной игре) — строгость и читабельность (шрифт напомнил мне те, что использовались в старых фильмах на панелях космических кораблей.)

В палитре я использовала контрастные цвета — морской волны и ярко-оранжевый, а также их оттенки.

Изначально я наткнулась на фотографию восхода солнца, запечатленного из космоса (она указана выше в мудборде).

Немного поработав с оттенками этой фотографии я адаптировала их под тему космоса, через атмосферу космического корабля, а точнее панелей и экранов с горящими надписями, кнопками и т. д.

Подготовка к работе состояла выгрузки csv по экзопланетам в датасет, подключения библиотек pandas, numpy и matplotlib.

Изначально я столкнулась с проблемой — что не все данные написаны в едином числовом формате. В каких-то были погрешности, в каких-то буквенные значения и прочие артефакты.

В связи с этим была применена фильтрация данных и приведение данных к единому виду.

Следующим шагом пришло осознание, что для дальнейших вычислений необходимо было вычислить плотность планет.

Это было реализовано по формуле (ρ=M/R³​⋅ρJ​) и с использованием усредненной плотности Юпитера (1.33 г/см³).

Далее были отсеяны отсутствующие значения, так как не для всех экзопланет известны их массы и радиусы.

После чего была создана функция, определяющая тип экзопланеты согласно классификации NASA.

Последняя строчка кода определяла минимальное количество световых лет, за которое поступит обратный сигнал с планеты (умножается на 2, так как сигнал должен пройти расстояние от земли до планеты и обратно).

Я использовала ChatGPT 5.2 для поиска идеи анализа, а также в последствии с подсказками чата GPT писался код.

Также ChatGPT 5.2 использовался для генерации изображений.

Я решила начать работу с отображения соответствия методов и годов обнаружения экзопланет.

Визуальным вдохновителем была атмосфера электроники и различных приборов внутри космических кораблей — кнопки, панели с изображением тех или иных характеристик.

Для визуализации методов и годов открытия планет был использован staked barchart так как одновременно было необходимо было показать распределение открытий по годам и вклад разных методов открытия.

Изначально год открытия был приведен к целым числам, чтобы избежать ошибок.

Потом данные были сгруппированы по ячейкам «год» и «метод», чтобы посчитать количество открытий в каждой группе.

В таблице строки отображают год открытия, столбцы — метод.

Дальше рисуются столбики: каждый год — это один столбик, а внутри него цветные сегменты разных методов (transit, radial vel. и т. д.).

Визуально добавлены скругления, легенда, подписи и сетка, чтобы выглядело как приближенно к визуалу инфографики на панелях космического корабля.

При создании данного графика было несколько итераций визуализации, начиная с простой столбчатой диаграммы.

В процессе ее создания ко мне пришла идея для более ассоциативно близкой визуализации — воссоздания звездного неба путем пузырьковой диаграммы, где каждая планета это отдельный «пузырь» определенного цвета (в зависимости от типа планеты) и размера (радиуса планеты, относительно других планет в масштабе диаграммы).

Позже, просматривая сайт NASA, я нашла похожий кадр, который подтвердил, что идея визуализации была удачной.

Если ночью в безоблачную погоду и без светового шума посмотреть на звездное небо, то можно заметить, что звезды также имеют разные цвета и интенсивность свечения, это не так сильно заметно в силу того, что все звезды светятся, но все-таки небольшая разница в цвете есть.

Так как в данном графике мы делим планеты на типы (по признакам их температуры и радиуса), то следовательно каждый тип отображаем разным цветом.