20강 / 20강

정리 — 그림 한 장을 내보내기 전에

말할 수 있는 것과 말할 수 없는 것

스무 강을 지나왔습니다. 논문 그림 여덟 장, 칸 62개, 갈래 열아홉 가지를 하나씩 뜯어 다시 그렸어요.

배운 것을 한 장으로 줄이면 이렇습니다.

물음	답	강
어떤 그림을 쓸까	자료의 종류가 먼저, 그다음 물음	3
왜 막대가 그렇게 많나	사람이 길이를 가장 잘 읽어서	2
축을 어떻게	막대는 0에서. 배수로 움직이면 로그	5
색을 어떻게	순차·발산·범주 중 하나를 고르고 섞지 않는다	6
분포를 어떻게	n 이 작으면 점을 전부 보인다	8
오차막대는	SD·SEM·CI 중 무엇인지 반드시 적는다	11
UMAP·그물은	자리에 뜻이 없다. 결론은 다른 그림이 맡는다	13·17
그림 한 장의 얼개	넓게 → 추림 → 콕	19

고등학생말할 수 있는 것과 말할 수 없는 것

마지막 강의 부제가 이 강의 전체를 요약합니다.

그림마다 보장하는 것과 보장하지 않는 것이 있다

강별로 정리하면

그림	말할 수 없는 것
막대	분포 · n (7·8강)
상자	봉우리 개수 (8강)
화산	인과 · 중요도 (9강)
히트맵	행끼리 비교 (10강)
UMAP	거리 · 크기 · 축 (13강)
그물	위치 · 중심 (17강)

그림을 안다는 것은 그 한계를 안다는 뜻이다

그래서 읽을 때의 물음

"이 그림이 보장하는 범위 안의 주장인가"

—	—
범위 안	믿는다 ✔
범위 밖	다른 근거를 찾는다 ⚠

그림이 못 하는 말을 본문이 하고 있으면 — 의심한다

말할 수 있는 것

그림으로 뒷받침되는 말

· "KD 에서 Cd47 이 내려갔다" — 반복 7개가 다 보이고 겹치지 않는다
· "면역염증 무리에서 CD8A 가 높다" — 두 바이올린이 거의 안 겹친다
· "이 논문의 그림 62칸 중 14칸이 막대다" — 세어 봤다

그림이 뒷받침하지 못하는 말

· "UMAP 에서 멀리 있으니 아주 다른 세포다" — 거리는 안 지켜진다
· "히트맵에 블록이 보이니 두 무리가 있다" — 난수도 블록이 생긴다
· "그물 가운데 있으니 중심 유전자다" — 자리는 씨앗의 산물이다
· "막대 높이가 두 배니 두 배다" — 축이 0에서 시작할 때만

고등학생내보내기 전 점검표 열 줄

note 의 점검표를 강 번호와 함께 봅시다.

점검	강
① 축 라벨과 단위	5강
② n 이 적혀 있나	5·11강 ⭐
③ 오차막대의 정체	11강 ⭐
④ 막대 바닥이 0	4강
⑤ 로그축을 밝혔나	5강
⑥ 색맹에게도 읽히나	6강 ⭐
⑦ 정렬이 뜻이 있나	7강
⑧ 정규화 방식	10강
⑨ 안 보인 자료가 있나	9·18강 ⭐
⑩ 흑백으로도 읽히나	6강

②③⑥⑨ 가 가장 자주 빠진다

왜 이 넷이 빠지나

—	—
만든 사람은 안다	5강의 "지식의 저주"
—	그래서 적을 생각을 못 한다

체크리스트가 기억을 대신해 준다 — 그래서 목록이 필요하다

실전 요령

—	—
이 목록을 붙여 둔다	✔
제출 전날 한 번	—
동료에게 보여 준다	가장 효과적 ⭐ (18강)

외우지 말고 확인하는 습관을 만든다 — /os 18강과 같다

고등학생이 20강이 남기는 것

배운 것을 도구와 태도로 나눠 봅시다.

도구

영역	배운 것	강
원리	채널 순위 · 자료 종류 · 표식	2~4
기본 요소	축 · 색	5·6
그림 종류	막대 · 분포 · 화산 · 히트맵 · 곡선 · UMAP · 점 · 그물	7~17
비판	속임수 · 점검표	18·20

그런데 진짜 남는 것은 태도입니다

배운 것은 "이 그림이 무엇을 보장하나" 를 묻는 습관이다

반복해 나온 다섯 가지

눈이 잘 읽는 순서가 있다 (2강)
자료 종류가 그림을 절반 정한다 (3강)
정렬과 배치도 자료다 (7·15강)
요약하면 무언가 사라진다 (7·8강)
안 보이는 것을 물어야 한다 (9·18강)

도구가 바뀌어도 이 다섯은 그대로다

그리고 반복된 맞바꿈

얻는 것	내주는 것	어디서
많은 칸	정확도	히트맵 (10강)
깔끔함	정보	막대 (7강)
2차원으로 압축	거리의 뜻	UMAP (13강)
극적인 인상	정직함	18강 ⚠

공짜는 없다 — 무엇을 내줄지 고르는 것이 그림 설계다

이 목록을 다시 읽어 보세요. 1강에서는 낯설었던 이름들이 지금은 각각 무슨 일을 하는지 아는 이름이 되어 있을 겁니다.

Python 브라우저에서 실행

# 마지막 — 이 강의가 다룬 그림 갈래를 다시 세어 봅니다
import json, pandas as pd

F = json.load(open("viz_facts.json"))
k = pd.DataFrame(F["figs"]["kinds"])
print("논문 그림 %d장 · 칸 %d개 · 갈래 %d가지" % (
      F["figs"]["n_figs"], F["figs"]["n_panels"], F["figs"]["n_kinds"]))
print()
for r in k.itertuples():
    print("  %-10s %2d칸   %s" % (r.ko, r.n, ", ".join(r.where[:4]) +
          (" …" if len(r.where) > 4 else "")))

고등학생다음에 볼 것

이 강의 다음에 어디로 갈지 봅시다.

관심	다음 강의
통계적 근거	`/stat` — p 값 · 다중 비교
자료 다루기	`/python`
차원 축소의 원리	`/ml` 14강 · `/la` 20강
이 논문의 생물학	`/bulk` · `/til`

그림은 자료와 통계 위에 서 있다 — 아래가 튼튼해야 한다

특히 통계와 이어집니다

이 강의	`/stat`
9강 −log10(p)	p 값 · 다중 비교
11강 SD·SEM·CI	추정과 불확실성
12강 생존곡선	생존 분석

그림이 보이는 불확실성을 제대로 이해하려면 통계가 필요하다

마지막 조언

습관	—
논문을 볼 때 그림부터	—
다섯 물음을 던진다	18강 ⭐
"나라면 어떻게 그렸을까"	가장 좋은 연습 ⭐

매일 보는 그림이 매일 하는 연습이 된다

여기까지 오신 것을 축하합니다 🎉

이제 대학생 눈높이로 한 번 더 읽어 보세요 — 코드와 논문 그림이 훨씬 잘 읽힐 겁니다.

🤔 확인 문제

논문 그림에서 '대표 이미지' 옆에 정량 그림이 함께 실려야 하는 이유는?

🤔 확인 문제

이 강의가 처음부터 끝까지 되풀이한 규칙 하나를 고른다면?

🤔 확인 문제

낯선 그림을 만났을 때 가장 먼저 볼 곳은?