Выбор цвета
Когда-то я работала в команде, где очень любили использовать радужную палитру по умолчанию во всех графиках. В тот период я уже начала изучать основы дизайна и интересовалась теорией цвета. Однажды я наткнулась на серию статей Синтии Брюэр, где она рассказывала про подбор правильных палитр для разных типов данных в картографии.
Так я узнала, что радужная палитра не подходит ни в одной визуализации. У неё есть две основные проблемы:
1. Неоднородные яркость и сила цвета. Жёлтый цвет намного ярче фиолетового или синего, поэтому может больше бросаться в глаза на тёмном фоне или больше теряться на светлом.
2. Нет установленного порядка цветов, они зациклены. Если кодировать диапазон значений, то непонятно, какой цвет означает минимум, а какой — максимум.
В любом цвете есть три составляющих: оттенок (hue), насыщенность (saturation) и значение (value). Эти параметры собираются в цветовую модель HSV. Иногда вместо насыщенности цвета используют параметр светлоты (lightness), это модель HSL. Модель HSV более интуитивно описывает цвет, чем известная всем RGB. Не «сколько в этом цвете красного или зелёного?», а «какой у этого цвета оттенок, насколько он насыщенный?».
Сама я обычно выбираю для визуализаций любимые цвета. Но если этого недостаточно, то использую несколько правил:
1. Стараюсь учитывать стандартные стереотипы. Синий цвет — холодный, красный — горячий, оттенки голубого и синего — глубина, оттенки коричневого — высота, зелёный — успех, красный — ошибка и т.д.
2. Изучаю данные и сам график. Если данные — диапазон значений одного типа, то можно зафиксировать оттенок. Если данные — разные категории, то можно наоборот менять только оттенок.
3. Цвет, как и дизайн в целом, не должны отвлекать от данных. Если визуализация непонятна в чёрно-белом варианте, то выбор цвета ничего не изменит.
А чтобы каждый раз не придумывать палитры самостоятелько, их можно подсматривать в сервисе Color Brewer.
#теория #цвет
Когда-то я работала в команде, где очень любили использовать радужную палитру по умолчанию во всех графиках. В тот период я уже начала изучать основы дизайна и интересовалась теорией цвета. Однажды я наткнулась на серию статей Синтии Брюэр, где она рассказывала про подбор правильных палитр для разных типов данных в картографии.
Так я узнала, что радужная палитра не подходит ни в одной визуализации. У неё есть две основные проблемы:
1. Неоднородные яркость и сила цвета. Жёлтый цвет намного ярче фиолетового или синего, поэтому может больше бросаться в глаза на тёмном фоне или больше теряться на светлом.
2. Нет установленного порядка цветов, они зациклены. Если кодировать диапазон значений, то непонятно, какой цвет означает минимум, а какой — максимум.
В любом цвете есть три составляющих: оттенок (hue), насыщенность (saturation) и значение (value). Эти параметры собираются в цветовую модель HSV. Иногда вместо насыщенности цвета используют параметр светлоты (lightness), это модель HSL. Модель HSV более интуитивно описывает цвет, чем известная всем RGB. Не «сколько в этом цвете красного или зелёного?», а «какой у этого цвета оттенок, насколько он насыщенный?».
Сама я обычно выбираю для визуализаций любимые цвета. Но если этого недостаточно, то использую несколько правил:
1. Стараюсь учитывать стандартные стереотипы. Синий цвет — холодный, красный — горячий, оттенки голубого и синего — глубина, оттенки коричневого — высота, зелёный — успех, красный — ошибка и т.д.
2. Изучаю данные и сам график. Если данные — диапазон значений одного типа, то можно зафиксировать оттенок. Если данные — разные категории, то можно наоборот менять только оттенок.
3. Цвет, как и дизайн в целом, не должны отвлекать от данных. Если визуализация непонятна в чёрно-белом варианте, то выбор цвета ничего не изменит.
А чтобы каждый раз не придумывать палитры самостоятелько, их можно подсматривать в сервисе Color Brewer.
#теория #цвет
👍1