科研作图配色
Column: 工具    Time: 2023-01-07    View: 659

图形图片在科研论文中发挥着重要作用,通过图形清晰准确地表达数据,而通过颜色运用能够突出关注点,同时也保持所有数据和谐共存。配色是图的二次进化,能够赋予图片“生命”。颜色运用需要对数据、绘图类型等有深入了解,柱状图合适的配色不一定适用于点线图。

配色小技巧:
  • 同一篇论文的配色一般要保持一致,且避免图形颜色与背景形成太多反差;
  • 尽量避免使用大红大绿的配色,对于红绿色盲群体非常不友好,可尝试红色-蓝色/红色-黄色的搭配;
  • 颜色的选取与领域内的惯例及物理直觉一致,如暖色代表高温、高数值,冷色代表低温、低数值,显微镜图像使用灰度、afmhot,与惯例保持一致,原子的配色尽量使用主流的方案(VMD、Chimera、Jmol);
  • 填色图应该选择感知一致的配色方案,即颜色所包含的信息要与明度的变化趋势一致;
  • 不要使用过多的颜色类别;
  • 文字不一定一直要用黑色,需要与图片的颜色匹配。
推荐配色:

点线图配色:

  1. 两组数据-主次对比,可以选择黑[7,7,7]-红[255,59,59]/蓝[129,184,223]/绿搭配,其中黑色一般用来表示次要信息;
  2. 两组数据-同级对比,可以选择红[254,129,125]-蓝[129,184,223],还有互补色对比、深浅对比、饱和度对比和协同对比等;
  3. 三组数据-主次对比,可以选择红[210,32,39]、深蓝[56,89,137]、灰蓝[127,165,183],突出红色,或黑/灰-红-蓝,其中黑色/灰色一般用来表示次要信息;
  4. 三组数据-同级对比,可以选择蓝[77,33,189]-橙[247,144,61]-绿[89,169,90];
  5. 四色:蓝[43,85,125]、绿[69,189,155]、红[240,81,121]、黄[253,207,110];
  6. 五色:蓝[1,86,153],黄[250,192,15],橙[243,118,74],浅蓝[95,198,201],黑紫[79,89,100]

区块图配色:

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