Время прочтения: 3 минуты
В этом тексте с картинками собраны палитры из наборов Viridis, ColorBrewer и Carto, а также дополнительные ссылки на тему выбора цветов. И в конце посмотрим на две спорные палитры, которые могут запутать читателей.
Основное про цвета
Не все палитры одинаково хорошо работают в разных ситуациях. Их подбор зависит от данных, с которыми мы работаем. Данные определяют один из трех типов палитр для карты:
- Качественные/номинальные представляют отдельные, не связанные категории. Пример: типы землепользования в городе или преобладающая религия в регионе.
- Последовательные представляют упорядоченный ряд данных. Пример: процент работающего населения по регионам или количество этажей в доме.
- Расходящиеся – это как две последовательные палитры, которые выходят из одной точки в разных направлениях. Пример: средняя температура в зимние месяцы (-10 °C …0 °C…+10 °C) или приток/отток населения из регионов (логично использовать одну часть шкалы для притока, а другую для оттока, разделив их по цвету).
Подробнее про типы цветовых палитр есть в отдельной статье. Здесь мы касаемся этой темы кратко, потому что она понадобится нам ниже по тексту. И еще нам понадобится знать, что палитры делятся на упорядоченные и неупорядоченные:
Теперь мы готовы смотреть на красивые цвета.
8 цветовых палитр из пакета Viridis
В R-пакете Viridis собрана серия палитр, разработанная для хорошей читаемости данных. Все эти палитры сделаны с учетом основных форм нарушения цветовосприятия, они равномерны по яркости и хорошо подходят для упорядоченных данных. И даже если кто-то распечатает карту с этими цветами в черно-белом формате, она не потеряет смысл. Все учтено, остается брать и пользоваться.
Эти палитры создали разные люди, каждый из которых поставил цель сделать доступные базовые палитры, которые не будут искажать данные. Подробно про создание и создателей есть отдельная статья, в которой они как раз и были собраны в один набор.
Так как цель этого текста собрать готовые варианты, я показываю сразу восемь палитр из этой статьи про пакеты R, потому что они одинаково хороши и подчиняются одной логике. Но вы можете встретить эти же палитры почти везде, где есть возможность визуализации данных. Например, в matplotlib или QGIS:
29 цветовых палитр из ColorBrewer
Если вам нужно просто и понятно показать данные на карте – рекомендую ColorBrewer. Он спасал меня еще во времена студенчества и продолжает спасать сейчас. Это простой и надежный инструмент, в котором можно выбрать и протестировать палитру для карты, и который тоже учитывает различия в восприятии цвета.
Если палитра не совсем подходит, ее можно менять, главное следить за значениями яркости. Оставляя яркость той же и немного меняя оттенки, можем получить новый результат, который выглядит менее стандартным и сохраняет качества оригинала.
28 цветовых палитр от Carto
На сайте Carto вы тоже найдете цветовые палитры, которые соответствуют общепринятым стандартам и представлениям о доступности. Во многом они похожи на наборы от viridis и на ColorBrewer, хотя их оттенки отличаются и в целом у Carto цвета поинтереснее. И эти палитры тоже можно протестировать на готовой веб-карте.
Здесь тоже есть варианты для всех трех типов палитр. Вот пример с категориями:
Я не уверена насчет всех расходящихся палитр от Carto, поэтому вставлю в статью только три:
Две плохие палитры
Признаюсь, что плохие палитры – это кликбейтный заголовок. Мы в Картетике придерживаемся мнения, что нет ничего плохого, и всему есть свое время и место.
Но есть палитры, которыми легко запутать читателя, и которые при этом встроены в базовые наборы ПО. И люди их продолжают использовать их, хотя существуют варианты лучше.
Спектр-палитра (jet/spectral)
Про то, как эта палитра может искажать данные, есть целая отдельная статья. Но если кратко:
- Она не упорядочена ни по яркости, ни по насыщенности. Взяв два оттенка из разных частей палитры, мы не сможем уверенно сказать, какой из них означает меньшее/большее значение в ряду данных. При этом ее часто используют именно для упорядоченных данных.
- Самая яркая часть палитры — желтая. Она создает контраст и привлекает взгляд, но при этом находится в середине спектра. То есть палитра выделяет данные не на одном из концов ряда, а в середине (а часто при взгляде на визуализацию нам нужно понять самые малые/самые большие значения).
- Она не учитывает ограничения цветовосприятия.
Что использовать взамен
Палитра turbo, которая есть в пакете viridis, пытается повторить смысл стандартной спектральной палитры, убрав часть ее недостатков. Если и правда нужны радужные оттенки, используйте лучше turbo.
Красно-зеленая палитра
Ограничения цветовосприятия бывают разные, и это сложная тема. Но если говорить упрощенно, самые распространенные варианты – нарушение восприятия красных и зеленых оттенков. Но так как в общечеловеческом восприятии красный означает "плохо", а зеленый – "хорошо", люди часто берут палитру, основанную на этих цветах.
Любая палитра, которая построена вокруг красных и зеленых оттенков, может искажать восприятие данных для достаточно многих людей. Но заменить ее просто, и здесь вам тоже помогут Viridis и ColorBrewer. А самый доступный вариант – не опираться только на цвет и дублировать информацию подписями.
Где еще посмотреть палитры
- MapColPal — инструмент для подбора цветов на карте. Сложноватый, но интересный.
- Dataviz Palettes – инструмент, который затестирует вашу палитру на графиках.
- Coolors – просто ресурс для выбора цветов. Но чтобы выбирать палитры на таком сайте, нужно иметь опыт дата-визуализации.
- Гид по подбору цветов от Datawrapper.
Что еще почитать на эту тему:
Материал подготовила Юлия Федорова