Зачем использовать цветовую карту Viridis над струей?

Как было объявлено в https://www.youtube.com/watch?v=xAoljeRJ3lU , Matplotlib меняет цветовую карту по умолчанию с jet на viridis.

Однако я не очень хорошо понимаю это. Может потому что я дальтоник?

Оригинальная струя цветовой карты выглядит очень сильной, я чувствую контраст:

Хотя новой цветовой карте viridis не хватает этого контраста:

Может кто-нибудь объяснить, пожалуйста, это проще для меня? Мне нужен сюжет для моей газеты. И мне нужна веская причина, чтобы убедить моего руководителя (и меня самого), что viridis лучше.

Смотрите это видео . Вы могли бы также гуглить это, потому что есть много (разумных) ударов струи всюду.

Jet очень приятен, потому что он ярок, красочен и не требует, чтобы вы думали о своей цветовой гамме: даже если у вас есть всего несколько выбросов, вы все равно получаете «все функции» на своем графике. Вы сами сказали: у струи почти никогда не бывает контраста.

Однако это происходит по очень высокой цене: самолет буквально показывает вещи, которые не существуют . Это создает контраст из ниоткуда: просто немного измените цветовую гамму в струе, и вы должны увидеть, что картина резко меняется. Сделайте то же самое в viridis, и у вас просто сложится впечатление, что вы более или менее освещаете одно и то же.

Если вам не нравятся viridis, используйте другие цветовые карты, которые обсуждались в видео выше: они имеют те же приятные свойства, и они не сделают ваши данные ложными. Также измените цветовую шкалу: начиная с 0, даже если это логично с научной точки зрения, не может быть хорошей идеей для представления этих конкретных данных (но измените цветовую шкалу, чтобы отразить это, например, «<25»).

Но опять же, посмотрите видео, там много примеров и полных объяснений.

Вам нужен сюжет, потому что вам нужно показать данные, и вам нужна цветовая карта, потому что вы знаете, что отображаемый вами цвет не будет одинаково виден всем людям: любой цвет - это интерпретация через наше визуальное восприятие.

Действительно, цвета являются субъективными в том смысле, что они интерпретируются мозгом (в том смысле, что спектр превращается в нейронную активность) в различные уровни валентности (или значения) в зависимости от цветовой шкалы, данной рядом с ним. Ваши глаза сделают постоянный набор саккад, чтобы соответствовать сюжету с полосой.

JET должен быть запрещен, потому что он воспринимается неоднозначно. Одна из первых характеристик цветов в визуальном восприятии - это их ценность, то есть общая яркость, которая действует как самая прямая функция. Однако это значение немонотонно в JET, так что ОДНО значение яркости может вызывать разные значения в восприятии. Это особенно верно для голубоватого - желтоватого тона (и в большинстве случаев тех, которые соответствуют нулевым значениям), которые искусственно «всплывают» из изображения. Проверьте такие кривые на:

Viridis (среди других альтернатив) сделан, чтобы избежать этой проблемы. Вы можете прочитать это полное описание для этого выбора , и как адаптировать вашу цветовую карту к категории данных для построения.

Это должно убедить вашего руководителя.

Проблема с использованием любого вида цветовой шкалы для визуального представления порядковых данных заключается в монотонности яркости : то есть, если у вас есть данные, которые удовлетворяют некоторому типу отношения упорядочения, это отношение должно отражаться не только изменениями оттенка, но и по яркости. Проблема с отображением «струйного» цвета состоит в том, что самой высокой точке в отображении (соответствующей большим значениям) присваивается красный цвет, среднему диапазону присваивается желто-зеленый цвет, а самой низкой - синий, но если мы Посмотрите на воспринимаемую «яркость» (т. е. яркость) этих цветов, ясно, что это отображение не является монотонным. Другое цветовое сопоставление в вашем вопросе исправляет этот дефект.

Причина этого свойства должна быть очевидной, не в последнюю очередь это тот факт, что если такие цифры воспроизводятся в оттенках серого, интерпретируемость не теряется.

Здесь уже есть несколько хороших ответов, но я думаю, что все еще уместно добавить еще одну точку зрения, из отличной статьи

Хорошие цветные карты: как их оформить. Петр Ковеси. arXiv: 1509.03700 (2015). Программное обеспечение доступно здесь .

в котором очень четко изложены принципы построения цветовой карты и предоставлен действительно хороший инструмент для их анализа на предмет однородности восприятия:

Этот график «стиральной доски» имеет устойчивый наклон от нуля до единицы, идущий слева направо вдоль дна, а верхняя часть графика имеет синусоидальную модуляцию с одинаковой амплитудой. Для правильно разработанной цветовой карты все полосы сверху должны показывать идентичный или, по крайней мере, похожий контраст. Однако, когда вы jetпроводите тестирование, сразу становится очевидным, что это не так:

Другими словами, есть тонна полос, на красных и особенно зеленых полосах, jetкоторые полностью уничтожены и становятся полностью невидимыми, потому что цветовая карта просто не имеет никакого контраста там. Когда вы применяете это к своим данным, контраст в этих регионах будет таким же, как и у полос. Точно так же резкие контрасты вдоль дна в том, что должно быть плавным линейным масштабом, представляют места, где на карте представлены объекты, которые на самом деле отсутствуют в данных.