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为可视化数据寻找适合的配色

时间: 2017.04.12 来源:本站
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    虽然如今好的配色方案已经唾手可得,但为数据可视化找到合适的配色方案,却仍是一项巨大挑战。


    目前的问题


  我们没有立刻开始建立自己的配色表,而是发起了一些调查,研究网络上已存在的配色方案。令人惊讶的是,我们发现其中只有少数是为复杂的图表和数据可视化而设计的。我们发现一些不能使用现有配色的原因。


  问题1:辨识度低


  我们看过的许多配色方案都不适用于数据可视化。不仅由于颜色的明度差异不大,其实它们在创造时就没有考虑过辨识度。Flat UI配色是最广泛使用的配色之一,原因显而易见:它非常优秀。但是,正如它名字所述,这是为界面而设计的。使用Flat UI配色的话,色盲者就难以辨认出数据图像。



  问题2:色彩不够多


  另一个问题是,许多现有配色方案没有足够的颜色。创造数据可视化时,我们需要至少6种颜色的配色方案,甚至有时需要8到12种颜色,才能满足所有的应用场景。我们看过的许多配色方案都没有足够多的色彩供选择。


  问题3:难以区分


  不过等一下,还有一些配色方案看起来像是渐变——理论上说可以创造出任意数量的颜色,对吧?


  不幸的是,它们明度差异通常不大,其中许多颜色很容易变得无法区分。


  我们的方式


  第1条:色调与明度的跨度都要大


  要确保配色非常容易辨识与区分,它们的明度差异一定要够大。明度差异需要全局考虑。选择一种单色系的配色,并且测试它在红色盲、绿色盲与灰度模式下的表现。你就能迅速了解这个配色的辨识度水平。


  但是,有一组明度跨度大的配色还不够。配色越多样,用户越容易将数据与图像联系起来。如果能善加利用色调的变化,就能使非色盲用户更加轻松。


  对于明度与色调,跨度越大,就能承载越多的数据。


  第2条:仿照自然的配色


  设计师都知道一个小秘密,对于理性派们而言这似乎不符合常识:并非所有颜色都是均等的。


  从纯数学的角度来看,淡紫到深黄的过渡,与淡黄到深紫的过渡,感觉大概相似。


  这是由于我们已经习惯于那些长期存在于自然界中的渐变。在华丽的日落中,我们就能看到明黄色向深紫色的渐变,但却没有哪里能看到淡紫色向深黄色的过渡。


  类似地,还有浅绿色到藏蓝色、鹅黄色到深绿色、棕红色到蓝灰色,等等。


  由于我们总能看到这些自然的渐变,所以当我们在可视化图表中看到对应的配色时,会感觉熟悉和愉快。


  第3条:使用渐变,不要选择一系列固定颜色


  渐变配色结合不同色调,对两者都最好。无论你需要2种颜色还是10种,渐变中都能提取出这些颜色,让可视化图表感觉自然,同时保有足够的色调与明度差异。


  改用渐变的思维并不容易,不过有个好方法,可以在Photoshop中拉辅助线到断点位置,与数据的数量对应上,然后持续对渐变进行测试与调整。


  长话短说


  尽管优秀的配色方案越来越多,但并非所有都适用于图表和数据可视化。我们的配色方法就是创建色调与明度变化都足够大的自然渐变。这么做能使我们的配色便于色盲辨识,对其他人则更明显,并且可以满足1到12种数据。


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