Наиболее эффективное использование цвета на тепловых / контурных картах

При представлении результатов частотно-временной ЭЭГ частотно-временные карты довольно часто используются. Цветовая схема, которую часто выбирают (и которая мне нравится и которую я использую), - это цветовая схема «jet» (см., Например, частотно-временную ЭЭГ при поиске изображений в Google ). Мне интересно, есть ли лучшие цветовые схемы для представления этих графиков и / или рекомендации для представления таких карт.

например, из базовой библиотеки R

#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)

data-visualization

— Мэтт Альбрехт
источник

Просто мой 2 RC : RColorBrewer или цветовое пространство предлагают гораздо лучшие варианты для обработки расходящихся палитр цветов.

— Хл

Я согласен с @chl Brewer - это цвет maven, насколько я понимаю.

— Питер Флом - Восстановить Монику

К сожалению, страница не работает сейчас (возможно, связана с Сэнди), но есть хорошая онлайн-статья / блог об этом Бернис Роговиц и Ллойда Трейниша из IBM, в частности, о цветовых схемах радуги (см. Соответствующее обсуждение и некоторые рисунки на Flowingdata ).

— Энди W

Используйте что угодно, но jet. Единственная причина, по которой кто-то его использует, заключается в том, что по умолчанию в Matlab.

— Эндолит

Ответы:

Карты цветов радуги , как их часто называют, остаются популярными, несмотря на документально подтвержденную неэффективность восприятия. Основные проблемы с радужными (и другими спектральными) цветными картами:

Цвета не в порядке восприятия
Яркость отскакивает: наши глаза - это в основном палочки для яркости, а не колбочки для цвета
Мы видим оттенки категорически
Оттенки часто имеют неодинаковое присутствие (например, широкий зеленый и узкий желтый)

С положительной стороны:

Спектральные темы имеют высокое разрешение (более различимые цветовые значения в масштабе)
Там в безопасности в цифрах; такие темы до сих пор довольно распространены

См. Радужную Цветную Карту (Все еще) Рассмотренный Вредный для обсуждения и альтернатив, включая излучение черного тела и градации серого.

Если подходящая схема подходит, мне нравится воспринимаемая единообразная схема «круто-тепло», выведенная Кеннетом Мореландом в его статье « Карты расходящихся цветов для научной визуализации» . Эта и другие схемы сравниваются с изображениями в вики ParaView , хотя с точки зрения окрашивания трехмерной поверхности, что означает, что цветовая схема должна выдерживать эффекты затенения.

Недавнее сообщение в блоге с большим количеством ссылок и альтернатив Matlab: Rainbow Colormaps - для чего они хороши? Совершенно ничего!

Рекомендация : сначала попробуйте оттенки серого или другой монохромный градиент. Если вам нужно больше разрешения, попробуйте излучение черного тела. Если крайние значения более важны, чем средние значения, попробуйте расходящуюся схему с серым в середине, такую как схема от прохладного до теплого.

Изображения со страницы вики ParaView:

Радуга: введите описание изображения здесь

оттенки серого: введите описание изображения здесь

Черный тела: введите описание изображения здесь

Охладить к теплому: введите описание изображения здесь

— Xan
источник

Спасибо, хороший ответ. Приложения ЭЭГ определенно нуждаются в чем-то, что может легко идентифицировать крайности; важны как положительные, так и отрицательные напряжения. На этом основании Cool-Warm кажется лучшим. Есть ли какие-нибудь указатели на то, чтобы сделать шкалу Cool-Warm более эстетичной (исходя из личного вкуса и, возможно, из области)?

— Мэтт Альбрехт

Если присмотреться к некоторым фигурам ЭЭГ, многие не имеют ярко выраженного зеленого цвета. Я думаю, что это может быть решением для моей эстетики, убрать зелень и возиться с некоторыми из средних цветов.

— Мэтт Альбрехт

Я обновил изображение Cool-Warm, так как оригинал по какой-то причине был немного размыт. Если подходящая схема подходит для ваших данных, есть из чего выбрать (см., Например, ColorBrewer).

— Xan

Не забывайте о версиях палитры дальтоников; В общем, неплохо было бы не использовать зеленый цвет, но есть и другие ловушки для дальтоников. « research.stowers-institute.org/efg/Report/UsingColorInR.pdf », чтобы узнать больше.

— Jbowman

Эта вики-ссылка со значениями RGB для градиентов была очень полезной.

— Brent пишет код

Я согласен с @xan по поводу неэффективности цветных карт радуги. Вот еще одна статья, в которой показано, что карты радужных / категориальных цветов значительно хуже, чем расходящиеся для количественных задач, из InfoVis '11:

Мишель Боркин, Кшиштоф Гайос, Аманда Петерс, Димитриос Мицурас, Симона Мельхионна, Фрэнк Рыбицки, Чарльз Фельдман и Ханспитер Пфистер. 2011. Оценка артериальных визуализаций для диагностики заболеваний сердца. IEEE транзакции по визуализации и компьютерной графике 17, 12 (декабрь 2011 г.), 2479-2488. DOI = 10.1109 / TVCG.2011.192 Ссылка на PDF, слайды и изображения.

Единственное, для чего подходят радужные / категориальные карты цветов, - это показ отдельных значений категориальных переменных. Тем не менее, цвета, которые вы выбираете, имеют значение. Если вам нужна категориальная шкала, посмотрите эту превосходную статью из CHI '12, в которой используется набор данных обследования XKCD, в котором говорится о том, как мы воспринимаем различия в цвете. Это позволяет оценить цветовую шкалу по тому, насколько хорошо люди воспринимают различия. Их веб- анализатор цветовой палитры также позволит вам оценить собственную цветовую шкалу!

Джеффри Хир и Морин Стоун. 2012. Модели именования цветов для выбора цвета, редактирования изображений и дизайна палитры. В материалах конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI '12). ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 1007-1016. DOI = 10.1145 / 2207676.2208547 Ссылка на PDF, онлайн-демонстрации и т. Д.

Пример анализа цветовой палитры

— edallme
источник