3個技巧搞定可視化訊息圖的色彩搭配

雖然如今好的配色方案已經唾手可得,但想為數據可視化找到合適的配色方案,難度仍然不小。因訊息圖的獨特屬性,在保證色彩具有清晰辨識度的同時,還必須滿足豐富而不凌亂的配色要求。不過即使你對色彩不敏感,用了今天這篇乾貨提到的3個技巧,也能輕鬆製作出好看的訊息圖。

在訊息圖方面,事情甚至更加棘手,因為我們要通過上千種各不相同的數據集合來傳遞訊息,它們有著各自迥異的視覺表現。

 

目前的問題

我們沒有立刻開始建立自己的配色表,而是發起了一些調查,研究網路上已存在的配色方案。令人驚訝的是,我們發現其中只有少數是為複雜的圖表和數據可視化而設計的。我們發現一些不能使用現有配色的原因。

 

問題1:辨識度低

我們看過的許多配色方案都不適用於數據可視化。不僅由於顏色的明度差異不大,其實它們在創造時就沒有考慮過辨識度。Flat UI配色是最廣泛使用的配色之一,原因顯而易見:它非常優秀。但是,正如它名字所述,這是為界面而設計的。使用Flat UI配色的話,色盲者就難以辨認出數據圖像。

Flat UI配色的完整色彩、紅色盲模式、灰度模式。

 

問題2:色彩不夠多

另一個問題是,許多現有配色方案沒有足夠的顏色。創造數據可視化訊息圖時,我們需要至少6種顏色的配色方案,甚至有時需要8到12種顏色,才能滿足所有的應用場景。我們看過的許多配色方案都沒有足夠多的色彩供選擇。

下面是Color Hunt里的一些例子:

雖然這些都是很棒的配色,但它們都不夠靈活,無法提供豐富的色系。

 

問題3:難以區分

不過等一下,還有一些配色方案看起來像是漸變——理論上說可以創造出任意數量的顏色,對吧?

不幸的是,它們明度差異通常不大,其中許多顏色很容易變得無法區分,就像這一組,同樣來自Color Hunt:

我們試著選第一組,把它擴展為10級色彩:

如果普通用戶能正確的區分出這些顏色,並與相應的數據項對應起來,我就服了,尤其是能區分出左邊的4種綠色。

在Graphiq,我們以數據為生命,並且投入了大量時間尋找能夠用於數據可視化的配色方案,不是一組,而是許多組。我們在這個過程中受益良多,並且打算分享這些能夠創造出靈活配色的準則:
第1條:色調與明度的跨度都要大

要確保配色非常容易辨識與區分,它們的明度差異一定要夠大。明度差異需要全局考慮。選擇一種單色系的配色,並且測試它在紅色盲、綠色盲與灰度模式下的表現。你就能迅速了解這個配色的辨識度水平。

△ Google Material配色中的淺藍色的完整色彩、紅色盲模式與灰度模式。
但是,有一組明度跨度大的配色還不夠。配色越多樣,用戶越容易將數據與圖像聯繫起來。如果能善加利用色調的變化,就能使非色盲用戶更加輕鬆。

對於明度與色調,跨度越大,就能承載越多的數據。
第2條:仿照自然的配色

設計師都知道一個小秘密,對於理性派們而言這似乎不符合常識:並非所有顏色都是均等的。

從純數學的角度來看,淡紫到深黃的過渡,與淡黃到深紫的過渡,感覺大概相似。但我們在下面可以看到,前者感覺很自然,後者則不是。

這是由於我們已經習慣於那些長期存在於自然界中的漸變。在華麗的日落中,我們就能看到明黃色向深紫色的漸變,但卻沒有哪裡能看到淡紫色向深黃色的過渡。

類似的,還有淺綠色到藏藍色、鵝黃色到深綠色、棕紅色到藍灰色,等等。

由於我總能看到這些自然的漸變,所以當我們在可視化圖表中看到對應的配色時,會感覺熟悉和愉快。
第3條:使用漸變,不要選擇一系列固定顏色

漸變配色結合不同色調,對兩者都最好。無論你需要2種顏色還是10種,漸變中都能提取出這些顏色,讓可視化圖表感覺自然,同時保有足夠的色調與明度差異。

改用漸變的思維並不容易,不過有個好方法,可以在Photoshop中拉輔助線到斷點位置,與數據的數量對應上,然後持續對漸變進行測試與調整。以下是我們在修正漸變時產生的屏幕截圖。

可以看到,我們將配色表緊挨著頂部的灰度漸變,調整漸變疊加(之後就能得到精確的漸變色值),然後從那些斷點處選取顏色,測試配色在實際運用中的效果。

 

我們的配色方案

我們對最終成果感到興奮。下面是我們使用的部分配色,它們都有從純白到純黑的漸變,以達到最大限度的明度差異。

冷色、暖色和霓虹色。

 

配色的實際運用

 

長話短說

儘管優秀的配色方案越來越多,但並非所有都適用於圖表和數據可視化。我們的配色方法就是創建色調與明度變化都足夠大的自然漸變。這麼做能使我們的配色便於色盲辨識,對其他人則更明顯,並且可以滿足1到12種數據。

這個過程中,我們發現了一些很棒的資源和文章,與我們得出的結論類似,但他們採用了更精確的方法,甚至鑽研了色彩理論。我們覺得應該分享出來,供大家深度閱讀:

 

閱讀

  1. 如何避免等差的HSV顏色,作者 Gregor Aisch
  2. 通過chroma.js控制多色調的色彩比例,作者 Gregor Aisch
  3. 微妙的顏色,作者 Robert Simmon
  4. 翠綠配色方案,作者 Bob RudisNoam Ross 和 Simon Garnier
  5. MATLAB色彩地圖,作者 Steve Eddins

 

工具

  1. 數據顏色採集工具 — 一件很趁手的工具,讓你保持濃度不變的同時輕鬆選擇配色
  2. Chroma.js — 一個處理色彩的JavaScript庫
  3. Colorbrewer2 — 熱點圖與數據可視化顏色工具,自帶了多色調與單色調的方案

 

其他資源

我們還找到一些其他愛不釋手的配色資源。雖然它們並非專為數據可視化而設計,不過我們覺得或許對你有幫助。

  1. ColorHunt — 高質量配色方案,能夠快速預覽,如果你只需要4種顏色,這是絕佳的資源
  2. COLOURlovers — 很棒的顏色社區,其中有許多工具可以創建配色方案,還有設計模式
  3. ColorSchemer Studio — 強大的桌面取色應用
  4. Coolors — 輕量級隨機配色生成器,你可以鎖定你想要的顏色,然後替換其他的
  5. Flat UI Colors — 很棒的UI配色,這是最流行的配色之一
  6. Material Design Colors — 另一套優秀的UI配色。它不僅提供了跨度巨大的顏色,也為每種顏色提供了不同的「色深」,或者說明度
  7. Palettab — 一個Chrome插件,在每個標籤頁里呈現一套新的配色方案和字體靈感
  8. Swiss Style Color Picker — 另一個優秀的配色方案集

希望本文對你有所幫助!

 

本文地址: http://www.uisdc.com/palettes-for-data-visualizations


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