
文 | Samantha Zhang來源 | GRAPHIQ
摘要:雖然如今好的配色方案已經(jīng)唾手可得,但為數(shù)據(jù)可視化找到合適的配色方案,卻仍是一項(xiàng)巨大挑戰(zhàn)。
在Graphiq,事情甚至更加棘手,因?yàn)槲覀円ㄟ^上千種各不相同的數(shù)據(jù)集合來傳遞信息,它們有著各自迥異的視覺表現(xiàn)。
目前的問題
我們沒有立刻開始建立自己的配色表,而是發(fā)起了一些調(diào)查,研究網(wǎng)絡(luò)上已存在的配色方案。令人驚訝的是,我們發(fā)現(xiàn)其中只有少數(shù)是為復(fù)雜的圖表和數(shù)據(jù)可視化而設(shè)計(jì)的。我們發(fā)現(xiàn)一些不能使用現(xiàn)有配色的原因。
問題1:辨識度低
我們看過的許多配色方案都不適用于數(shù)據(jù)可視化。不僅由于顏色的明度差異不大,其實(shí)它們在創(chuàng)造時(shí)就沒有考慮過辨識度。Flat UI配色是最廣泛使用的配色之一,原因顯而易見:它非常優(yōu)秀。但是,正如它名字所述,這是為界面而設(shè)計(jì)的。使用Flat UI配色的話,色盲者就難以辨認(rèn)出數(shù)據(jù)圖像。
Flat UI配色的完整色彩、紅色盲模式、灰度模式。
問題2:色彩不夠多
另一個(gè)問題是,許多現(xiàn)有配色方案沒有足夠的顏色。創(chuàng)造Graphiq的數(shù)據(jù)可視化時(shí),我們需要至少6種顏色的配色方案,甚至有時(shí)需要8到12種顏色,才能滿足所有的應(yīng)用場景。我們看過的許多配色方案都沒有足夠多的色彩供選擇。
下面是Color Hunt里的一些例子:
雖然這些都是很棒的配色,但它們都不夠靈活,無法提供豐富的色系。
問題3:難以區(qū)分
不過等一下,還有一些配色方案看起來像是漸變——理論上說可以創(chuàng)造出任意數(shù)量的顏色,對吧?
不幸的是,它們明度差異通常不大,其中許多顏色很容易變得無法區(qū)分,就像這一組,同樣來自Color Hunt:
我們試著選第一組,把它擴(kuò)展為10級色彩:
如果普通用戶能正確的區(qū)分出這些顏色,并與相應(yīng)的數(shù)據(jù)項(xiàng)對應(yīng)起來,我就服了,尤其是能區(qū)分出左邊的4種綠色。
我們的方式
在Graphiq,我們以數(shù)據(jù)為生命,并且投入了大量時(shí)間尋找能夠用于數(shù)據(jù)可視化的配色方案,不是一組,而是許多組。我們在這個(gè)過程中受益良多,并且打算分享這些能夠創(chuàng)造出靈活配色的準(zhǔn)則:
第1條:色調(diào)與明度的跨度都要大
要確保配色非常容易辨識與區(qū)分,它們的明度差異一定要夠大。明度差異需要全局考慮。選擇一種單色系的配色,并且測試它在紅色盲、綠色盲與灰度模式下的表現(xiàn)。你就能迅速了解這個(gè)配色的辨識度水平。
Google Material配色中的淺藍(lán)色的完整色彩、紅色盲模式與灰度模式。
但是,有一組明度跨度大的配色還不夠。配色越多樣,用戶越容易將數(shù)據(jù)與圖像聯(lián)系起來。如果能善加利用色調(diào)的變化,就能使非色盲用戶更加輕松。
對于明度與色調(diào),跨度越大,就能承載越多的數(shù)據(jù)。
第2條:仿照自然的配色
設(shè)計(jì)師都知道一個(gè)小秘密,對于理性派們而言這似乎不符合常識:并非所有顏色都是均等的。
從純數(shù)學(xué)的角度來看,淡紫到深黃的過渡,與淡黃到深紫的過渡,感覺大概相似。但我們在下面可以看到,前者感覺很自然,后者則不是。
這是由于我們已經(jīng)習(xí)慣于那些長期存在于自然界中的漸變。在華麗的日落中,我們就能看到明黃色向深紫色的漸變,但卻沒有哪里能看到淡紫色向深黃色的過渡。
照片來源于Kyle Pearce、Wesley Fryer、和Jon Sullivan。
類似地,還有淺綠色到藏藍(lán)色、鵝黃色到深綠色、棕紅色到藍(lán)灰色,等等。
照片來源于Kbh3rd、Ian Britton、和Jon Sullivan。
由于我總能看到這些自然的漸變,所以當(dāng)我們在可視化圖表中看到對應(yīng)的配色時(shí),會感覺熟悉和愉快。
第3條:使用漸變,不要選擇一系列固定顏色
漸變配色結(jié)合不同色調(diào),對兩者都最好。無論你需要2種顏色還是10種,漸變中都能提取出這些顏色,讓可視化圖表感覺自然,同時(shí)保有足夠的色調(diào)與明度差異。
改用漸變的思維并不容易,不過有個(gè)好方法,可以在Photoshop中拉輔助線到斷點(diǎn)位置,與數(shù)據(jù)的數(shù)量對應(yīng)上,然后持續(xù)對漸變進(jìn)行測試與調(diào)整。以下是我們在修正漸變時(shí)產(chǎn)生的屏幕截圖。
可以看到,我們將配色表緊挨著頂部的灰度漸變,調(diào)整漸變疊加(之后就能得到精確的漸變色值),然后從那些斷點(diǎn)處選取顏色,測試配色在實(shí)際運(yùn)用中的效果。
我們的配色方案
我們對最終成果感到興奮。下面是我們使用的部分配色,它們都有從純白到純黑的漸變,以達(dá)到最大限度的明度差異。
冷色、暖色和霓虹色。
配色的實(shí)際運(yùn)用
長話短說
盡管優(yōu)秀的配色方案越來越多,但并非所有都適用于圖表和數(shù)據(jù)可視化。我們的配色方法就是創(chuàng)建色調(diào)與明度變化都足夠大的自然漸變。這么做能使我們的配色便于色盲辨識,對其他人則更明顯,并且可以滿足1到12種數(shù)據(jù)。
閱讀、工具和資源 [更新]
這個(gè)過程中,我們發(fā)現(xiàn)了一些很棒的資源和文章,與我們得出的結(jié)論類似,但他們采用了更精確的方法,甚至鉆研了色彩理論。我們覺得應(yīng)該分享出來,供大家深度閱讀:
閱讀
如何避免等差的HSV顏色,作者Gregor Aisch
通過chroma.js控制多色調(diào)的色彩比例,作者Gregor Aisch
微妙的顏色,作者Robert Simmon
翠綠配色方案,作者Bob Rudis、Noam Ross和Simon Garnier
MATLAB色彩地圖,作者Steve Eddins
工具
數(shù)據(jù)顏色采集工具——一件很趁手的工具,讓你保持濃度不變的同時(shí)輕松選擇配色
Chroma.js——一個(gè)處理色彩的JavaScript庫
Colorbrewer2——熱點(diǎn)圖與數(shù)據(jù)可視化顏色工具,自帶了多色調(diào)與單色調(diào)的方案
其他資源
我們還找到一些其他愛不釋手的配色資源。雖然它們并非專為數(shù)據(jù)可視化而設(shè)計(jì),不過我們覺得或許對你有幫助。
ColorHunt——高質(zhì)量配色方案,能夠快速預(yù)覽,如果你只需要4種顏色,這是絕佳的資源
COLOURlovers——很棒的顏色社區(qū),其中有許多工具可以創(chuàng)建配色方案,還有設(shè)計(jì)模式
ColorSchemer Studio——強(qiáng)大的桌面取色應(yīng)用
Coolors——輕量級隨機(jī)配色生成器,你可以鎖定你想要的顏色,然后替換其他的
Flat UI Colors——很棒的UI配色,這是最流行的配色之一
Material Design Colors——另一套優(yōu)秀的UI配色。它不僅提供了跨度巨大的顏色,也為每種顏色提供了不同的“色深”,或者說明度
Palettab——一個(gè)Chrome插件,在每個(gè)標(biāo)簽頁里呈現(xiàn)一套新的配色方案和字體靈感
Swiss Style Color Picker——另一個(gè)優(yōu)秀的配色方案集
希望本文對你有所幫助!你建立配色方案的過程是怎樣的?你還用到其他的工具嗎?我們想聽聽你在配色與可視化圖表方面的經(jīng)驗(yàn)。
作者簡介:Samantha Zhang
Senior UI/UX @GraphiqHQ. Tutorial writer @TutsPlusCode. Product maker. Data nerd. Side project ninja. More at http://samanthaz.me/ and @moyicat
本文鏈接:https://medium.com/graphiq-engineering/finding-the-right-color-palettes-for-data-visualizations-fcd4e707a283#.s6benocrb
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10