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    虽然如今好的配色方案已经唾手可得,但想为数据可视化找到合适的配色方案,难度仍然不小。因信息图的独特属性,在保证色彩具有清晰辨识度的同时,还必须满足丰富而不凌乱的配色要求。不过即使你对色彩不敏感,用了今天这篇干货提到的3个技巧,也能轻松制作出好看的信息图。
    在信息图方面,事情甚至更加棘手,因为我们要通过上千种各不相同的数据集合来传递信息,它们有着各自迥异的视觉表现。
    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。
     


    Flat UI配色的完整色彩、红色盲模式、灰度模式。
    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。创造数据可视化信息图时,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。
    下面是Color Hunt里的一些例子:
     


    虽然这些都是很棒的配色,但它们都不够灵活,无法提供丰富的色系。
    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,就像这一组,同样来自Color Hunt:
     


    我们试着选第一组,把它扩展为10级色彩:
     


    如果普通用户能正确的区分出这些颜色,并与相应的数据项对应起来,我就服了,尤其是能区分出左边的4种绿色。
    在Graphiq,我们以数据为生命,并且投入了大量时间寻找能够用于数据可视化的配色方案,不是一组,而是许多组。我们在这个过程中受益良多,并且打算分享这些能够创造出灵活配色的准则:
    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。


    △ Google Material配色中的浅蓝色的完整色彩、红色盲模式与灰度模式。
    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。但我们在下面可以看到,前者感觉很自然,后者则不是。
     


    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。
     


    类似的,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。以下是我们在修正渐变时产生的屏幕截图。
     


    可以看到,我们将配色表紧挨着顶部的灰度渐变,调整渐变叠加(之后就能得到精确的渐变色值),然后从那些断点处选取颜色,测试配色在实际运用中的效果。
    我们的配色方案
    我们对最终成果感到兴奋。下面是我们使用的部分配色,它们都有从纯白到纯黑的渐变,以达到最大限度的明度差异。
     


     

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