颜色选择对一个可视化作品的重要性不言而喻。在实际中,我们往往注重颜色之间的搭配,努力实现色彩间的和谐组合,而防止“红配绿”这样的雷人搭配。在众多因素中,被着色的物体大小也很重要,而这个因素往往被我们忽视。最新一期的IEEE Computer Graphics & Application发表了Maureen Stone的文章– “In Color Perception, Size Matters”。Maureen Stone举了一个很有意思 的例子:上图列出了5种颜色,如果单独放在并列的五个大方块里,我们很容易就区分它们;是如果用它们来画折线图,我们就比较难区分这些线条;如果我们更一进步用它们来显示散点图,那么就更杯具了。造成这种情况的原因有两方面:从物理上来说,计算机上的图形显示一般都会采用反走样技术,也就是物体边界会比较模糊。当物体小的时候,整个物体就会很模糊。同时,显示器上相邻的两个像素之间的颜色也会混合在一块。从视觉上来说,人眼也习惯将物体(特别是边界部分)混合在一块。比如下面这张图,如果蓝色和黄色的条纹更细一点,人眼最终会把它们混在一块。

根据物体大小选择颜色的基本准则其实很简单,如果我们想看清小的物体,当然把它涂成跟背景色对比度较大的颜色,比如白的背景上涂深的颜色。颜色的深浅一般用颜色的亮度来表示,比如相同的颜色可以有不同的亮度,即使色弱或色盲的人也可以区分它们。Maureen在文中提到了另一个更实际指标:L。L指”legibility”,也就是颜色的可以分辨程度,L越高,越不容易分辨。Photoshop本身就提供这个指标,这样在实际中就很容易使用它。使用L指标,Maureen为Tableau这个公司设计了模板,用来对图表上的物体进行着色。下图显示了俩个模板,左边的模板应用于一般包含10个物体以内的图表,而右边的模板用于20个物体以内。右边的所增加的颜色,基本上通过改变左边颜色亮度得到。Tableau一般不建议在同一个可视化中使用超过20种颜色。右边的图显示了这些颜色的L值的分布。

使用这些新的颜色,可以提高图的可读性。下面的图就是新的结果,相比第一幅图,折线图和散点图是不是比较好分辨了呢?文章中还提到了对颜色在CIELAB空间的比较,进行更定量的分析,同学们可以读一下原文

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