色彩在数据可视化中扮演着至关重要的角色，它有助于使图表更加清晰、准确，同时赋予数据更丰富的表达方式。
最近研究图表的时候接触到了色彩的选择，于是想利用自己项目来做一次科学的颜色的实验和验证，并重新去利用到项目里面，让自己的设计更加有说服力，也希望帮助到看到这个文章的设计师。
可视化色彩设计原则
1.设计原则
数据可视化在Oteam-TVision经过大量的理论研究和项目实践，总结了四个可视化设计原则：准确、清晰、舒适和兼容。
我们可以总结为以下四个原则：
准确：针对不同类型的数据进行颜色匹配，并保证颜色语义定义中的含义准确；
清晰：保证色相的识别度、颜色层次的均匀性，最大限度地提高图表数据的清晰度；
舒适：兼顾配色的舒适与美观，达到审美愉悦，实现整体视觉统一；
2.如何建立可视化色板
分类色板：常见于描述分类数据，经常采用不同色相来区分数据类别，要求高辨识度、高区分度。
接下来介绍HSB的色相模式。用色相表示分类是最简单直接的方法，也是设计师普遍认可的方式，在众多色彩模式中，能最直接控制色相，饱和度，亮度的模式就是HSB，因此我们选择HSB模式进行实验。
首先，先默认自己的主题色是品牌色，以这个品牌色的色值为原点，在HSB色环上，每隔15度取一个色值（在亮度B和饱和度S不变的情况下，对H值进行加减15得到的数）得到基于这个主色的24色轮。
4.怎么确定其余颜色
这里需要给自己选择的12个颜色，进行颜色的术语定义。
这里介绍一种取色思路叫分组取色：
第一组：相似色，邻近色；（选1个）
第二组：中差色，对比色；（选1个）
第三组：邻近互补色，互补色，反向邻近互补色（选1-2个）
第四组：反向对比色，反向中差色，反向邻近色（选1-2个）
需要注意的取色原则：
在B端设计图表中，尽量不要使用过多的红色作为辅助色，保证有一个红色调就可以；
不同色相相同色相差的区分度不同，要考虑所选颜色之间的区分度，相邻颜色之间如果肉眼很难分辨，就二选一；
优先选择干净，明快，柔和的颜色，保证视觉上的美观；
5.色轮中选出所需的颜色结果
6.色彩校正（这是最重要的一步，也是我花了很多时间研究的一步）
由于每种颜色都有自己的“感官明度”，不同颜色在视觉上会有明显的明暗差异，感受也不一致。
为了得到更和谐的色板，可以对部分颜色的饱和度和明度进行校正。
这里介绍下，怎么知道主色是否和所选的颜色感官明度一致呢？
下面我们就来介绍怎么做色彩校正。
7.如何校正色彩及校正规则
校正规则：
通常情况下，保证H值不变，去调整饱和度和亮度；
浅色色调：降低饱和度，增加亮度；
深色色调：增加饱和度，降低亮度；
H值校正：校正前后这个值不超过15度，色相必须保持是同类色（色相环中15°夹角内的颜色）；
保持感官明度的同频；
确保视障群体的识别度。
8.校正结果
这里还可以增加一步对色彩区分度的验证。
工具地址：https://projects.susielu.com/viz-palette
9.用色顺序
可视化图表的用色顺序，是实际影响界面中的颜色配比的重要因素。一般遵循6:3:1的配色原则。60%的主色，30%的次要颜色，10%的点缀色。
在分类色板的清晰度得以保障的情况下，任意两两颜色之间的色彩都要符合清晰度的验证标准。我实验了2种可行的方法：
方法一：按邻近色顺序使用
方法二：按照分裂互补色跳跃使用
连续色板：通常是用于表示同一事物中的数值大小，梯度的变化，常采用同色相颜色的不同明度和饱和度来表示。要求高均匀度、大跨度。
这里实验了2种方法配图。
方法一：实际工作中推荐使用工具
工具链接：
方法二：photoshop
在拾色器中，固定A和B的值不变，L值等差调节。
发散色板通常用于表现数据从负数到0再到整数的连续变化，通常采用由一个颜色过渡到一个浅色，再均匀过渡到另一种对比色的表现方式。
取色建议：通常取两种对立的颜色，例如互补色或者对比色，红-蓝/橙-蓝/紫-绿等。
注意：不建议使用红绿、黄蓝的互补，因为这2组不能兼容色觉障碍用户。
工具链接：
https://gka.github.io/palettes/#/9|s|00429d,96ffea,ffffe0|ffffe0,ff005e,93003a|1|1
总结
以上就是对可视化颜色的一些探索过程。希望能给大家提供一些帮助。
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