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译者注：对色彩的研究通常要么太过随意缺乏逻辑，要不太过理论化难以理解，这篇文章用非常浅显易懂的方式，讲述了一个专门研究数据可视化的团队探寻图标色彩搭配的历程，给出有力的论证，并得出很棒的结论，非常值得一读。
虽然现在要获取的色彩搭配并不难，但是寻找图表（可视化数据）的配色依旧有难度。
在 Graphiq （用可视化的形式提供全球各种数据的一家公司，也是作者工作的地方 https://www.graphiq.com），设计图表色彩就更难了，因为我们的图表需要用各种各样的形式传达上千种数据。
现在的问题
我们一开始并没有直接着手设计，而是调查了现在网上已有的色彩搭配。惊喜的是，我们发现其中有一些确实是为复杂的图表和可视化数据而设计的。当时我们发现了几个问题，让我们不能直接使用这些已有的配色。
问题一：对色盲色弱不够友好*
很多这些配色并不够可视化，不但在明度上差别不大，而且设计它们的人并没有考虑到清晰的问题。Flat UI Color（https://flatuicolors.com）被使用最多的色板之一，你可以轻易发现：这些配色看起来很棒，但是色如其名，它们是为 UI 而设计的。对色盲和色弱用户而言，要在图表上分辨这些颜色恐怕有困难。
Flat UI Colors 的一个色板
该色板在红色盲眼中的样子
该色板在色盲眼中的样子
问题二：不够清晰
另一个问题是这些配色里面并没有足够的颜色。在设计 Graphiq的视觉样式时，我们需要一个提供至少6种颜色的配色方案，多一点的话甚至是8到12种，这样才能覆盖所有使用场景。
一些 Color Hunt 的例子
虽然这些配色很好，但是却不能够用来展示复杂的数据。
问题三：难以分辨
等等，也有一些搭配是渐变色，理论上这种搭配可以衍生出很多种颜色不是吗？
遗憾的是这些渐变色的明度变化通常不够。
一些 Color Hunt 的例子
让我们用其中第一个测试一下：
看如果用它来展示有10个维度的数据会怎样
这样看来一般用户几乎不可能在图表中分辨这些颜色，尤其是最左边哪四个绿色实在太像了。
我们的方法
在 Graphiq ，我们以各种方式理解并感受数据，并且我们投入了大量时间寻找了很多适合我们图表的配色方案。在这个过程中我们学到了很多，并且我们愿意向大家分享我们发现的以下三条原则：
原则一：在色相和明度上都要有足够大的范围
为了保证配色容易辨识，且对色弱和色盲来说足够友好，颜色之间在明度上要有足够的差异。因为对明度的辨识最容易的，不论是红色盲、绿色盲还是完全色盲来说。
谷歌 Material Colors 中的 Light Blue
红色盲看到的样子
色盲看到的样子
然而，如果配色中只有明度差异恐怕不够。颜色间中变化的维度越大，用户就越容易在图表上进行数据比对。如果能够利用色相的差异，对视力正常的人来说肯定更好。
明度和色相上跨越范围越大，配色就能支持越多维度的图表。
原则二：借鉴自然色彩
设计师们都知道一个秘密，可能对逻辑性较强的人*来说不太容易理解：颜色之间并不是平等的。
从纯粹的数学角度来看，一个从亮黄到暗紫的渐变与一个从亮紫到暗黄的渐变相比，给人的感受应该是相似的。但是当我们实际看到下图时，会觉得前者比后者要自然很多。
这是因为我们已经习惯了自然界中的渐变。我们在日落余晖中可以看到从亮黄到暗紫的渐变，但是地球上却无处可见从亮紫到暗黄的渐变。
以下图片来自 yle Pearce
同样，从亮绿到蓝紫色，从亮黄到暗绿色、从橙棕色到冷灰色……都是如此：
来自 Kbh3rd
来自 Ian Britton
来自 Jon Sullivan
因为我们长期以来都能看到这些自然渐变，我们在配色中看到它们时也感到熟悉而愉悦。
原则三：使用渐变而不是零散的颜色
渐变配色是最好的，不论你需要的是2种还是10种颜色，都可以从渐变中获取到。这样一来不但能够保证色彩的感觉自然，而且还有足够的色相和明度差异。
从色板模式转为渐变模式并不容易，你可以尝试着在 Photoshop 中给渐变画几条分隔线，然后对分割点进行测试并微调。这里有一个截图可以向大家展示我们是如何修正我们的渐变的：
你可以看到，我们把渐变色板放到最顶上，与灰度渐变相邻，并从分割线上取色来测试这些真实的使用情况。
我们的色板
我们对成果非常满意。下面展示了一些我们正在使用的色板，他们都以纯白为起始，以纯黑为终点，这样才能最大限度地利用明度的差异。
冷色
暖色
霓虹色
使用我们的色板
总结
现在配色越来越多，但是他们并不都时候图标和可视化数据。我们研究的方法是让色彩渐变在色相和明度上范围竟可能广。这样一来我们的色彩就适合色盲和色弱了，对实力正常的人来说更是如此，并且可以运用于维度数量从1到12的图标。
相关文章、工具和资源
研究过程中，我们发现了一些很棒的资源和文章。它们得出了与我们相似的结论，但是使用的方法更加数据化，并且甚至延伸至了色彩理论。我们认为应该分享给大家作为扩展阅读。
文章
1. How to avoid equidistant HSV colors by Gregor Aisch
https://vis4.net/blog/posts/avoid-equidistant-hsv-colors/
2. Mastering multi-hued color scales with chroma.js by Gregor Aisch
https://www.vis4.net/blog/posts/mastering-multi-hued-color-scales/
3. Subtleties of color by Robert Simmon
https://earthobservatory.nasa.gov/blogs/elegantfigures/2013/08/05/subtleties-of-color-part-1-of-6/
4. The viridis color palettes by Bob Rudis, Noam Ross and Simon Garnier
https://cran.r-project.org/web/packages/viridis/vignettes/intro-to-viridis.html
5. A new colormap for MATLAB by Steve Eddins
http://blogs.mathworks.com/steve/2014/10/13/a-new-colormap-for-matlab-part-1-introduction/
工具
1. Color Picker for Data ： 可以在 Chrome 上获取渐变色，并立即在图表上查看效果的工具
http://tristen.ca/hcl-picker/
2. Chroma.js ：处理颜色的JavaScript库
http://gka.github.io/chroma.js/
3. Colorbrewer2 ：用来为图表选择颜色的工具，既支持多种色相也支持单色相
http://colorbrewer2.org
4. gradStop.js ：生成单色方案和等距渐变点的 JavaScript 库
https://github.com/Siddharth11/gradStop.js
5. Color Oracle ：免费的色盲测试工具， Windows 、 Mac 和 Linux 都能使用。
http://colororacle.org
其它资源
这里还有一些好的配色资源，尽管它们并不一定适合可视化数据，但是你也许会觉得有用。
1. ColorHunt ：高质量的色板，方便快速查看，如果你只需要4种颜色的话会很有用。
http://colorhunt.co
2. COLOURlovers ：很棒的色彩交流社区，还有各种工具可以用来做配色设计。
http://www.colourlovers.com
3. ColorSchemer Studio ：功能强大的PC取色工具
https://www.colorschemer.com
4. Coolors ：一个轻量的色板生成工具
https://coolors.co/app/
5. Flat UI Colors ：最流行的的界面色板之一
http://flatuicolors.com
6. Material Design Colors ：也是一个色板，不但提供广泛的颜色，还提供每个颜色的“重量”和亮度。
https://www.google.com/design/spec/style/color.html
7. Palettab ：提供颜色和字体方案的 Chrome 扩展工具
https://www.google.com/design/spec/style/color.html
8. Swiss Style Color Picker ：也是一个很好的色板
http://www.swisscolors.net
标注：
对色盲色弱来不够友好*：原文中问题一的标题是“Low Accessibility”，通常用形容来产品对残障人士的友好度不够，这一点在欧美国家经常作为需要重视的产品硬指标（也是由于他们的色盲色弱发病率比亚洲高很多）。因为在中文里没有简短精准的说法，所以我在写的是“对色盲色弱不够友好”。
逻辑性较强的人*：原文的写法是“left-brained folks”，直译是左脑型的人。通常左脑型的人被认为逻辑严谨，右脑型的人被认为有艺术天赋。因为这种说法在中文里不是很通用，所以我写的是“逻辑性较强的人”。
原文链接：Finding the Right Color Palettes for Data Visualizations by Samantha Zhang
译文链接：http://www.jianshu.com/p/9dead941203c
译者：Z Yuhan
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