可视化数据时使用哪种颜色比例

这是“在可视化数据时使用的颜色比例使用的颜色比例”（第2部分/第3部分）的第1部分。如果您已经对颜色尺度有很好的理解，请跳到本文的末尾，“它看起来并不像似乎清晰”。

可视化数据时，您几乎总是使用颜色 - 例如，不同的色调（红色，黄色，蓝色）用于地图的类别或颜色梯度（浅蓝色，中蓝色，深蓝色）。

如果您使用它们可视化数据，色调调色板和渐变成为“颜色尺度”。这是因为它们都将所有“映射”到某些数据：例如，每个色调代表某个类别，梯度中的每种颜色都适用于某个值（范围）。

本文为您提供了不同颜色尺度的概述。开始吧：

想象一下，您有一个数据集，在过去的六十年中，每个美国国家的失业率都有失业率。你是什​​么颜色的？

这取决于您正在使用的类型的可视化类型（以及您需要的可视化类型取决于您要传达的类型）。某些图表类型通过某些变量向您设计为颜色。

例如，Choropleth Map已经通过位置编码状态：佛罗里达州位于右下角，底部中心的德克萨斯州等。没有必要再次用颜色编码各州。因此，您可以通过颜色编码失业率 - 例如，通过在失业率更高时填充颜色较暗。

如果在界图中显示相同的数据，则恰当是相反的。失业率现已编码：线路越高，失业率越高。但要告诉读者，哪一行代表哪个州，你需要颜色。

因此，当您在接下来的分钟内读取“编码类别”，“颜色定量值”等时，这适用于要按颜色编码的数据集的一部分。

花清楚是一个五岁的孩子在“不同的颜色”下会理解：红色，黄色，蓝色等。它们非常适合区分没有内在订单的类别，如国家或种族，性别或行业 - 即为什么这些分类的颜色尺度有时称为无序颜色尺度。在这种颜色刻度中，颜色说：“我不值得超过或少于这些其他颜色！”

给你的色调不同的灯光，以便他们也在灰景中工作。它使它们看起来更好，更容易区分，这对于色盲读者尤为重要。以下是其他诀窍，以确保您的色调是色盲友好的。

您不需要自己设计调色板。很多人都创造了可以使用的惊人的颜色组合。这是如何获得灵感。 （如果你想设计自己的调色板，学习这里如何让他们美丽。）

顺序颜色尺度是从明亮到黑暗或其他方式的渐变。它们非常适合可视化从低到高的数字，如收入，温度或年龄。例如，在白色背景上的中等蓝色让您的读者知道：“我的价值比浅蓝色更高，比深蓝色低一点。”

梯度可以被归类（=分成括号，也称为分类，步进，量化，刻度，夹住或离散）或未分类（=一个连续梯度）：

您可以在顺序梯度中仅使用一个色调（例如，浅蓝色到深蓝色） - 但几乎所有示例我在此显示在这里使用多个色调（例如，淡黄色到深蓝色）。使用两个或甚至更多的色调会增加渐变区段之间的颜色对比，使读者更容易区分它们。

要确定哪些数据值对应于渐变中的哪种颜色被称为“插值”，并且对读者如何感知您的值具有大量影响。以下是如何为数据选择最佳插值。

您可以使用DataWrapper中提供的颜色渐变，或使用像ColorBrewer 2.0这样的工具来复制一些。以下是自己创建颜色渐变的工具。

发散（也称为双极或双端）的颜色尺度与顺序颜色尺度相同 - 但是它们具有明亮的中间值，而不是从低到高电平，然后在不同的色调中越暗到刻度的两端。分歧颜色尺度通常用于可视化负值和正值，选举结果或李克特量表（“非常同意，同意，中立，不同意，非常不同意”）。

在任何颜色缩放中，您可以突出显示您对受众或故事尤为重要的某些类别或价值范围的分类，顺序或发散：

除了突出显示外，您还可以解除类别，如“MISC”。，“其他”或“无数据”。他们经常灰色：

对于这一系列文章的其余部分，我们将留下突出和解除强调。相反，我们专注于问题：什么时候应该使用哪种颜色刻度？

到目前为止，我给你的概述是大多数数据VIS书籍会告诉你的。我们可以对这些颜色尺度进行分类：

但是，在查看数据可视化时，我注意到哪些颜色比例使用的决定通常不会那么明显，因为许多这些数据VIS书籍使我们相信。一些数据可视化正在使用顺序颜色调色板，但它们是可视化类别。或者相同的数据在一个出版物中具有不同的颜色刻度，并且在下一步中有一个顺序。有时与课程和其他次数有未分化的渐变。

本系列的接下来的三个部分为您提供“决策树” - 通过提出三个问题，选择您自己的数据冒险 -

第3部分：如果您决定使用定量色标 - 你应该在何时使用顺序和发散的时？

第4部分：如果您决定使用定量色调 - 您应该什么时候使用课程以及未经缩减的何处？

让我们从最基本的问题开始：你应该什么时候使用色调（定性色调）和渐变（定量色标）？点击此处转到第2部分。

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