La "mejor" serie de colores para diferenciar series en gráficos de calidad editorial

Question

¿Se ha realizado algún estudio sobre cuál es el mejor conjunto de colores para mostrar varias series en el mismo gráfico? Sólo he estado usando los predeterminados en matplotlib y parecen un poco infantiles, ya que son de colores primarios y brillantes.

Answer 1

Una referencia habitual para elegir una paleta de colores es el trabajo de Cynthia Brewer sobre ColorBrewer . Los colores se eligieron basándose en los patrones perceptivos de los mapas de coropletas, pero la mayoría de los mismos consejos se aplican al uso del color en cualquier tipo de gráfico para distinguir patrones de datos. Si el color se utiliza únicamente para distinguir entre las distintas líneas, lo mejor es utilizar una paleta cualitativa.

A menudo el color no es necesario en los gráficos de líneas con pocas líneas, y diferentes símbolos de puntos y/o patrones de guiones son suficientemente efectivos. Un problema más común con los trazados lineales es que si las líneas se solapan con frecuencia será difícil distinguir los distintos patrones, independientemente de los símbolos o colores que se utilicen. Stephen Kosslyn recomienda una regla general para tener sólo 4 líneas en un gráfico. Si tiene más, considere la posibilidad de dividir las líneas en una serie de pequeños gráficos múltiples. He aquí un ejemplo de recomendación

No necesita color y las etiquetas son más que suficientes.

Answer 2

Hay muchos consejos excelentes en otras respuestas, pero aquí van algunos puntos extra de mis propios consejos de bajo nivel a los estudiantes. Naturalmente, todo esto no son más que consejos sobre los que hay que reflexionar teniendo en cuenta las preguntas clave: ¿Qué pretende mi gráfico? ¿Qué sentido tienen estos datos? ¿Quiénes son los lectores? ¿Qué espero que hagan los colores dentro del gráfico? ¿Funciona bien el gráfico, independientemente de los dogmas de otros?

Además, la importancia del color varía enormemente de un gráfico a otro. En el caso de un mapa coroplético o de manchas, en el que la idea es que las distintas zonas estén coloreadas o, al menos, sombreadas de forma diferente, el éxito de un gráfico está ligado al éxito de su esquema de colores. Para otros tipos de gráficos, los colores pueden ser prescindibles o incluso molestos.

1. ¿Son necesarios todos los colores? Por ejemplo, si las distintas variables o grupos se distinguen claramente mediante etiquetas de texto en distintas regiones de un gráfico, a menudo sería excesivo utilizar también colores distintos. Cuidado con los efectos de ensalada de frutas o de casaca de ensueño technicolor. En el caso de un gráfico circular con etiquetas de texto en o junto a las porciones, el color no aporta información adicional, por ejemplo. (Si tu gráfico circular depende de una clave o leyenda, es probable que estés probando el tipo de gráfico equivocado).

2. No confíe nunca en el contraste entre el rojo y el verde, ya que muchas personas tienen dificultades para distinguir estos colores.

3. Las secuencias arco iris (ROYGBIV o rojo-naranja-amarillo-verde-azul-índigo-violeta) pueden ser atractivas por razones físicas, pero no funcionan bien en la práctica. Por ejemplo, el amarillo suele ser un color débil, mientras que el naranja y el verde suelen ser más fuertes, por lo que la impresión ni siquiera es la de una secuencia monótona.

4. Evite cualquier combinación de colores que tenga como consecuencia grandes manchas de colores fuertes.

5. Una secuencia del rojo oscuro al azul oscuro funciona bien cuando se necesita una secuencia ordenada. Si el blanco es (como es habitual) el color de fondo en cualquier lugar, no lo use, pero salte de rojo pálido a azul pálido. [añadido el 1 de marzo de 2018] Quizás demasiado obvio para subrayarlo: el rojo tiene connotaciones negativas y/o de peligro para muchos, lo que puede ser útil, y el azul puede entonces significar positivo. Demasiado obvio para subrayarlo, pero lo hago de cualquier manera: El rojo y el azul sí tienen connotaciones políticas en muchos países.

6. El azul y el naranja combinan bien (un guiño agradecido a Hastie, Tibshirani y Friedman en este sentido: http://web.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/OLD/ESLII_print4.pdf ) [añadido el 1 de marzo de 2018] Muchos libros introductorios sobre visualización recomiendan ahora el naranja, el azul y el gris como paleta básica: naranja y/o azul para lo que te importa y gris para el telón de fondo.

7. La escala de grises, del gris pálido al gris oscuro, puede funcionar bien y es una buena idea cuando no se puede reproducir el color. (Gris si se quiere; las preferencias cambian a través de los océanos, al parecer; igual que con el color y el color).

8. [añadido 5 ago 2016] Un principio bastante general es que a menudo dos colores funcionan mucho mejor que muchos. Si dos grupos son ambos de interés, entonces elige colores igualmente fuertes (por ejemplo, rojo o naranja y azul). Si un grupo interesa especialmente entre varios, que sea azul o naranja, y que los demás sean grises. Utilizar siete colores para siete grupos en principio transporta la información, pero es difícil incluso centrarse en un color a la vez cuando hay competencia de varios otros. Los múltiplos pequeños pueden ser mejores para varios grupos que una trama multicolor.

Answer 3

De hecho, en los últimos años se ha investigado mucho sobre este tema.

Un punto importante es la "resonancia semántica". Esto significa básicamente "colores que se corresponden con lo que representan", por ejemplo, una serie temporal para el dinero debe ser de color verde, al menos para un público en EE.UU.. Al parecer, esto mejora la comprensión. Un trabajo muy interesante sobre el tema es el de Lin, et al (2013): http://vis.stanford.edu/papers/semantically-resonant-colors

También está el generador de color iWantHue, en http://tools.medialab.sciences-po.fr/iwanthue/ con mucha información en las otras pestañas.

Referencias

Lin, Sharon, Julie Fortuna, Chinmay Kulkarni, Maureen Stone y Jeffrey Heer. (2013). Selección de colores semánticamente resonantes para la visualización de datos. Computer Graphics Forum (Proc. EuroVis), 2013.

Answer 4

En colorbrewer2.org puedes encontrar cualitativo , secuencial y divergente esquemas de color. Cualitativo maximiza la diferencia entre colores sucesivos, y eso es lo que estoy usando en gnuplot. Lo bueno del sitio es que puedes copiar fácilmente los códigos hexadecimales de los colores, así que es muy fácil importarlos. Como ejemplo, estoy utilizando el siguiente conjunto de 8 colores:

#e41a1c
#377eb8
#4daf4a
#984ea3
#ff7f00
#ffff33
#a65628
#f781bf

Es bastante agradable y produce resultados claros.

Como nota al margen, secuencial se utiliza cuando se necesita un degradado suave y divergente cuando necesite resaltar diferencias respecto a un valor central (por ejemplo, la elevación de una montaña y la profundidad del mar). Más información sobre estos esquemas de color aquí .

Answer 5

Hay muchas páginas web dedicadas a elegir paletas de colores. No sé si existe un conjunto concreto de colores que sea objetivamente el mejor, tendrás que elegir en función de tu público y del tono de tu trabajo.

Echa un vistazo http://www.colourlovers.com/palettes o http://design-seeds.com/index.php/search para empezar. Algunos de ellos tienen colores que son dos cerca de mostrar diferentes grupos, pero otros le dará colores complementarios a través de una gama más amplia.

También puede consultar la conjuntos de colores predefinidos no predeterminados en Matplotlib .