Isı / kontur haritalarında rengin en etkili kullanımı

Zaman-frekanslı EEG bulgularını sunarken ısı / kontur haritalarının kullanılması oldukça yaygındır. Sıklıkla seçilen (ve beğendiğim ve kullandığım renk şeması) "jet" renk şemasıdır (bkz. Örneğin google görsel arama zaman frekansı EEG'si ). Bu grafikleri sunmak için daha iyi renk şemaları ve / veya bu tür haritaların sunumu için yönergeler olup olmadığını merak ediyorum.

örneğin, R temel kütüphanesinden

#Volcano
x <- 10*(1:nrow(volcano))
y <- 10*(1:ncol(volcano))
image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE)

# With Jet colours
jet.colors <-  colorRampPalette(c("midnightblue","blue", "cyan","green1", "yellow","orange","red", "darkred"), space="Lab")
image(x, y, volcano, col = jet.colors(100), axes = FALSE)

Gökkuşağı renkli haritalar, sıklıkla adlandırıldıkları gibi, belgelenmiş algısal yetersizliklere rağmen popülerliğini korumaktadır. Gökkuşağı (ve diğer spektral) renk haritalarıyla ilgili temel sorunlar şunlardır:

• Renkler algısal bir sırada değil
• Parlaklık etrafta sıçrar: gözlerimiz çoğunlukla renk konileri değil, parlaklık çubuklarıdır
• Tonları kategorik olarak görüyoruz
• Tonlar genellikle eşit olmayan varlıklara sahiptir (örneğin, geniş yeşil ve dar sarı)

Artı tarafta:

• Spektral temalar yüksek çözünürlüğe sahiptir (ölçekte daha belirgin renk değerleri)
• Sayılarda güvenlik var; bu tür temalar hala oldukça yaygın

Bkz Zararlı kabul edilen Gökkuşağı Renkli Harita (Hareketsiz) tartışma ve siyah cisim radyasyon ve gri tonlama dahil alternatifleri için.

Bir sapma şeması uygunsa, Kenneth Moreland tarafından Bilimsel Görselleştirme için Farklı Renk Haritaları adlı makalesinde türetilen algısal olarak üniform soğuktan sıcak şemaya bayılıyorum . Bu ve diğer şemalar ParaView wiki'deki görüntülerle karşılaştırılır , ancak 3-B yüzeyin renklendirilmesi perspektifiyle, bu da renk şemasının gölgelendirme efektlerinden kurtulmak zorunda olduğu anlamına gelir.

Daha fazla bağlantı ve Matlab alternatifleri içeren yeni blog yazısı: Rainbow Colormaps - Ne işe yararlar? Kesinlikle hiçbir şey!

Öneri : Önce gri tonlamayı veya başka bir tek renkli gradyanı deneyin. Daha fazla çözünürlüğe ihtiyacınız varsa, kara cisim radyasyonunu deneyin. Aşırı uçlar orta değerlerden daha önemliyse, ortada gri renkte olan, soğuktan sıcağa düzeni gibi bir sapma şeması deneyin.

ParaView wiki sayfasından resimler:

Gökkuşağı:

Griskala:

Siyah-body:

Soğuk-to-sıcak:

@Xan ile gökkuşağı renk haritalarının verimsizliği konusunda hemfikirim. İşte gökkuşağı / kategorik renk haritalarının nicel görevler için sapmaktan çok daha kötü olduğunu gösteren başka bir makale, InfoVis '11'den:

• Michelle Borkin, Krzysztof Gajos, Amanda Peters, Dimitrios Mitsouras, Simone Melchionna, Frank Rybicki, Charles Feldman ve Hanspeter Pfister. 2011. Kalp Hastalığı Tanısında Arter Görselleştirmelerinin Değerlendirilmesi. Görselleştirme ve Bilgisayar Grafiklerinde IEEE İşlemleri 17, 12 (Aralık 2011), 2479-2488. DOI = 10.1109 / TVCG.2011.192 PDF, Slaytlar ve Görüntüler bağlantısı.

Gökkuşağı / kategorik renk haritalarının iyi olduğu tek şey, kategorik değişkenlerin ayrı değerlerini göstermektir. Ancak, seçtiğiniz renkler önemlidir. Kategorik bir ölçeğe ihtiyacınız varsa, renk farklılıklarını nasıl algıladığımızı anlatan XKCD anket veri kümesini kullanan CHI '12'den bu mükemmel makaleye göz atın. Bir renk ölçeğini, insanların farklılıkları ne kadar iyi algıladığına göre derecelendirmenizi sağlar. Web tabanlı Renk Paleti Analizörü , kendi renk ölçeğinizi de değerlendirmenize izin verecektir!

• Jeffrey Heer ve Maureen Stone Karşılaştırması. 2012. Renk seçimi, görüntü düzenleme ve palet tasarımı için renk adlandırma modelleri. Bilgisayar Sistemlerinde İnsan Faktörleri SIGCHI Konferansı Bildiriler Kitabı (CHI '12). ACM, New York, NY, ABD, 1007-1016. DOI = 10.1145 / 2207676.2208547 PDF'ye, çevrimiçi demolara vb. Bağlantı.