중요성의 장벽을 무료로 이용하의 색깔에 이미지와 그래프에서 강조하고있다는 편집자에게 편지(Miall,2007),논문(Geissbuehler 및 Lasser,2013,레빈,2009),사설(익명,2007),컬럼(웡,2011 년)및 다수의 웹 페이지입니다. 권장 사항 중 하나는 색맹 시뮬레이터를 사용하는 것입니다. 컬러 비전 결핍을 스스로 가지고 있으면 이러한 도구가 잘 작동하는지 여부를 판단 할 수 없습니다. 그럼에도 불구하고 시행 착오 기반 접근법은 다소 비효율적 인 것처럼 보입니다., 대신,(다수의)기본 색맹 친화적 인 팔레트의 사용은 훨씬 더 간단 할 것입니다. 예를 들어,녹색 및 마젠타 색은 형광 이미지의 색맹 친화적 인 오버레이 생산을위한 기본 선택입니다. 아래에서는 플롯에서 그래픽 요소를 색칠하는 데 적합한 여러 색상 팔레트에 대해 설명합니다. 내가 생각하는 사람들이 색상으로는 비전 부족에게 혜택의 이행을 팔레트에서는 소프트웨어를 위한 데이터 시각화합니다.,
질적 색 구성표
숫자를 색상으로 표현해야 할 때 정량적 색 구성표가 사용됩니다. 이 변환은 Lut(Look-Up Table)로 수행됩니다. (색맹 친화적 인)LUTs 에 대한 자세한 내용은이 블로그와이 논문을 참조하십시오. 여기에서는 색상을 사용하여 다른 범주에 레이블을 지정하는 질적 인 색 구성표에 대해 이야기합니다. 고유 한 범주의 수는 필요한 고유 한 색상의 수를 정의합니다. 이상적으로,이 색깔은 모두에 의해 구별 될 수있다.,
최대 4 개의 카테고리에 대해 구별하기 쉬운 색상 세트를 생각해내는 것은 다소 간단합니다. 그래도 색맹 친화적 인 색 구성표에서 색상을 선택하는 것이 합리적입니다. 때 5-8 색상하는 데 필요한 독특한 라벨을 다른 카테고리,그것은 상당한 도전을 찾아 적당한 색상 팔레트에 있습니다. 8 을 넘어서서 쉽게 구별 할 수있는 색상을 찾는 것은 불가능에 가깝습니다. 이러한 경우 대체 라벨링 방법이 권장됩니다., 아래에는 몇 가지 색맹 친화적 인 질적 색 구성표가 설명되어 있으며 그 중 네 가지가 그림 1 에 나와 있습니다.
Color blind friendly paletts
오카베 마사타카(Masataka Okabe)와 이토 케이(Kei Ito)는 웹 사이트 Color Universal Design(CUD)에 8 가지 색상의 팔레트를 제안했습니다. 이 팔레트는”색맹과 비 색맹 모두 모호하지 않은 색상 세트”입니다. 이 팔레트의 사용은 다른 사람들(Wong,2011;Levine,2009)이 지원하며 Claus Wilke 의 책”데이터 시각화의 기본”의 기본 척도입니다.,
Martin Krzywinski 에는 더 많은 선택을 제공하는 12 색 및 15 색 팔레트가있는 웹 사이트가 있습니다. 개인적으로,나는이 색들 중 몇 가지를 구별하는 데 어려움을 겪고있다. 또한 8 가지 이상의 다른 색상을 사용하지 않는 것이 좋습니다. 따라서 이러한 팔레트는 함께 가져 가지 않을 것입니다.
Paul Tol 은 색맹 친화적 인 몇 가지 질적 인 색 구성표를 만들었습니다. 이 팔레트에는 5-10 가지 색상(회색 포함)이 있으며 어둠에 따라 다릅니다.
그림 1:질적,색맹 친화적 인 팔레트의 개요., 이 그림은 팔레트(doi:10.5281/zenodo.3381072).
색 구성표 선택
팔레트 중 어느 것이 가장 좋습니까? 이것은 몇 가지 이유로 말하기가 어렵습니다. 색상은 인쇄되거나 화면에 표시되거나 비머로 투영 될 때 다르게 보입니다. 이 옆에 개체의 크기,구조 및 위치가 범주를 구별 할 수 있는지 여부를 결정합니다. 결과적으로,하나의 보편적 인 색상 팔레트를 생각해내는 것은 아마도 불가능합니다., Okabe&Ito 가 디자인 한 팔레트가 좋은 첫 번째 선택이라고 생각합니다. 그래도 현실적인 데이터 시각화에 사용될 때 다른 팔레트가 어떻게 수행되는지 확인하는 것이 좋습니다. 예를 들어,도 2 에는 네 개의 구획에서는 다양한 컬러 블라인드에 친절한 팔레트는 레이블을 지정하는 데 사용되는 6 개 라인입니다.
림 2:색상 팔레트에 표시된 그림 1 은 고유하게 식별하는 데 사용됩 label6 개 라인에서 현실적인 데이터 시각화합니다. 그래프는 Made with PlotTwist 와 함께 있습니다.,
그림 1 에 표시된 팔레트는 webtool PlotTwist(Goedhart,2019)에서 구현됩니다. PlotTwist 는 시계열 데이터를 플로팅하고 주석을 달기 위해 자유롭게 사용할 수있는 온라인 도구입니다. 누구나 색맹 친화적 인 팔레트를 실험하고 라인 플롯에 적용 할 수 있습니다. 당신이 격려의 의견을 공유하에서 이러한(또는 어떤 다)팔레트와 어떻게 그들이 수행하는(있는 경우에 특히 색각 결핍증)입니다. 그렇게하기 위해 아래에 답장을 남기거나 트위터에 대한 생각을 공유 할 수 있습니다., 궁극적으로 비행 색상으로 색맹 테스트를 통과하는 더 많은 데이터 시각화를 볼 수 있기를 바랍니다.
권장 사항
I 로 끝납니다 일부는 권고를 목표로 개선하는 그래프를 사용하여 색상:
-사용하여 컬러 블라인드에 친절한 팔레트에 의해 기본입니다.두꺼운 선이나 큰 기호를 사용하여 범례에 색상을 올바르게 식별하고 매핑하는 것이 더 쉽습니다.
-색상 외에도 범주를 구별하기 위해 패턴이나 레이블의 사용을 고려하십시오.
-다른 카테고리의 라벨링에 최대 8 가지 색상을 사용하십시오.,자신의 이름으로 색상을 참조하는 대신 색상을 보여주는 범례를 사용하십시오.
-색상의 매핑을 설명하는 범례를 실제 데이터에 가깝게 유지하십시오.
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태그:범주형 데이터,색상,실명,색상,비전의 결핍,계 manager,그래프
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