2021-04-08
在实际数据分析工作中，你有没有这样的经历：辛辛苦苦做的图表最后被人吐槽不好看，整的高大上的图表最后听众表示不知所云？如果我们仔细分析背后的原因，不得不提到的就是图表的配色。大量的心理学研究结果表明，色彩会提升我们想表达内容的效果。数据和配色是相辅相成的，在尊重数据的基础上进行配色，能够有效的帮助数据“传情达意”，反过来数据本身也为配色提供优化的方向参考。接下来，我们就一起了解下有哪些常见的配色类型，以及如何准确的应用。
连续渐变色(Sequential)
此类颜色是在某种单一颜色的基础上，通过改变色彩的饱和度而形成的渐变色，适用于数值分布呈现线性分布的情况，低值数据值使用浅色，高值数据值使用深色。
图1 连续渐变色
图2 连续渐变色示例--原值热图
图3 连续渐变色示例--组合密度图
分散渐变色(Diverging)
该系列颜色通常由两种颜色构成，从一种颜色过渡到另外一种颜色，先是饱和度逐渐减小，然后逐渐增大 。此类颜色适合数据有中值和左右两个边界值的情况，就是相关系数，相关系数的取值范围为[-1,1]，中间值为0，两边边界值分别为-1,1。类似这样的数据，用分散渐变色就特别的合适。
图4 分散渐变色
图5 分散渐变色示例--相关系数图
图6 分散渐变色示例--螺旋热图
离散定性色(qualitative)
该类型颜色由多个独立颜色组合而成，适用于展示离散数据的分布情况，一般用于显示不同类之间的差别。
图7 离散定性色
图8 离散定性色示例--彩带柱状图
图9 离散定性色示例--交互PCA分析
通过颜色的深浅来表达数值的大小，是数据可视化设计的常用方法，颜色应用的好，一眼便可看出哪一部分指标的数据值更突出。如果颜色过于相似（例如浅灰与更浅的灰），人们难以发现两者间的区别。相反，也要避免强烈的对比色，例如蓝配黄、绿配红。另外，也要注意颜色情绪的区别应用，不要用红色表示积极数据或用绿色表达消极数据。因为这些颜色和情绪关联很强，它们早已在读者心中打上了tag。
关于颜色的应用，今天就先和大家分享到这里，上述图片示例都来源于“派森诺基因云”。平台里面针对不同的图表类型严选了相应的专业期刊配色方案，大家可以随意选用，让你的数据更好的“传情达意”。
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