数据可视化:科研论文配色

发布时间:2022-11-24 算法 PYTHON 数据分析 人工智能

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前言

本篇文章为B站DrZhao93视频:【科研绘图】科研绘图配色的注意点(一),【科研绘图】科研绘图配色的注意点(二),【科研绘图】科研绘图配色的注意点(三)的笔记,可以结合视频进行阅读。

一、科研论文配图的演变
  • 90年之前:黑白灰的世界,图少数据少彩色少。
  • 99-00年:彩色图开始兴起。(彩色图收费!只有少数杂志才要求用彩图)
  • 00-10年:数据量迅速增大,SM大幅增加,彩色比重也越来越大。
  • 10-20年:更注重效果与模型,3D透视效果图运用增加。
二、科研论文配图的原则

2.1 什么是论文

  • 用数据说话,用图片表达,用逻辑自洽。
  • 图片是论文写作中的最重要一环,其中既包含了数据,又必须体现出数据之间的逻辑关系以及数据和结论的逻辑关系。

科研绘图的配色,要以突出关键数据、展示逻辑关系为首要原则。

三、色彩简介:近似色、互补色、组合色

3.1 近似色,互补色,组合色

一篇论文的配图,最好有一个主色调(1/3到一半),然后使用近似色作为辅助色。其他颜色为互补色、组合色。
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近似色,互补色,组合色举例:
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近似色,互补色,组合色应用:
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3.2 避免使用高亮色

尽可能选用柔和的颜色(明色、暗色、混色),避免选用亮绿亮蓝亮青亮紫(纯色)
【反例】
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四、数据点/数据线配色注意点

绘图工具中的调色板:
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1、单条数据线(点)︰单独的数据;灰度图中的数据;彩色图中的数据
2、两条数据线:色彩对比;红蓝对比;互补色对比;深浅对比;饱和度对比
3、多条数据线(3-5):黑红蓝配色;组合配色
4、很多数据、成组数据:彩虹色渐变、近似色渐变、深浅渐变、组合渐变

4.1 单条数据线

单条数据线(点)︰单独的数据;灰度图中的数据;彩色图中的数据

4.1.1 单独的数据

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什么时候最好用黑色、深灰色?

  • 需要叠加其他彩色信息的单条数据线,宜采用黑色。
  • 非常细密、跳变很多、噪音很大的数据,且使用深灰色,更清晰,也不至于黑乎乎一团。
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4.1.2 灰度图中的数据

灰度图、伪彩色图中的线条、标记,宜使用红色、黄色、橙色、亮绿等较亮的彩色。
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4.1.3 彩色图中的数据

多彩色中的同类型数据点,宜使用黑色。如果还不够清楚,加上白色或黑色轮廓。
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多彩色中的线,宜采用与白色,或采用与背景色对比较强的颜色
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4.2 两条数据线

色彩对比;红蓝对比;互补色对比;深浅对比;饱和度对比

4.2.1 色彩对比

色彩对比:黑-红/蓝/绿,常用于主次对比
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4.2.2 红蓝对比

红蓝对比是当技能最流行的双色搭配,用于数据对比
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4.2.3 互补色对比

蓝-橙,紫红-青绿
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4.2.4 深浅对比

深浅对比:比如黑-灰,深蓝-浅蓝,深红-浅红通常表示同一个量的变化。
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4.2.5 饱和度对比

饱和度对比:灰-红,灰-蓝,常用于上叠拟合线、平滑线
拟合(平滑)数据线:拟合线用彩色,背景数据用灰色。
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4.2.6 高级用法

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4.3 多条数据线

多条数据线:三条数据线最常用:黑/灰-红-蓝(黑/灰:次要)
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组合配色:
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如何在调色板上选择颜色?
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4.4 很多数据、成组数据

纯色,彩虹色渐变、近似色渐变、深浅渐变、组合渐变、双色渐变

4.4.1 纯色

(黑/灰、红、蓝)适用:shift的同类型数据
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4.4.2 彩虹色渐变

红/蓝适用:变化较大/跳变/发生质变的成组数据

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4.4.3 近似色渐变(部分彩虹)

适用:连续变化的成组数据
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4.4.4 双色渐变,三色渐变

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4.4.5 高级用法

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