什么是R中不同颜色的“好”调色板？（或者：翡翠和岩浆能结合在一起吗？）

Question

我有兴趣有一个“好”的发散色托盘。很明显，我们可以只使用红色、白色和蓝色：

img <- function(obj, nam) {
  image(1:length(obj), 1, as.matrix(1:length(obj)), col=obj, 
        main = nam, ylab = "", xaxt = "n", yaxt = "n",  bty = "n")
}
rwb <- colorRampPalette(colors = c("red", "white", "blue"))
img(rwb(100), "red-white-blue")

自从我最近爱上了viridis color palettes，我就希望把绿蜘蛛和岩浆结合起来，形成这样不同的颜色（当然，色盲的人只会看到颜色的绝对值，但有时也没问题）。

当我尝试将viridis和magma结合起来时，我发现它们不会在同一个地方“结束”（或“开始”），所以我得到了类似的结果（我使用R，但对于python用户来说可能是相同的）：

library(viridis)
img(c(rev(viridis(100, begin = 0)), magma(100, begin = 0)), "magma-viridis")

我们可以看到，当接近零时，绿柱石是紫色的，而岩浆是黑色的。我想让他们两个在（或多或少）相同的位置开始，所以我尝试使用0.3作为起点：

img(c(rev(viridis(100, begin = 0.3)), magma(100, begin = 0.3)), "-viridis-magma(0.3)")

这确实更好，但我想知道是否有更好的解决办法。

（我也在“标记”python用户，因为viridis最初来自matplotlib，所以使用它的人可能知道这样的解决方案）

谢谢！

Answer 1

我觉得Kenneth Moreland's proposal很有用。 它是在Rgnuplot包中实现的（install.packages("Rgnuplot")已经足够了，您不需要安装GNU plot）。要像使用常用颜色贴图一样使用它，需要按如下方式转换：

cool_warm <- function(n) {
  colormap <- Rgnuplot:::GpdivergingColormap(seq(0,1,length.out=n),
                                             rgb1 = colorspace::sRGB( 0.230, 0.299, 0.754),
                                             rgb2 = colorspace::sRGB( 0.706, 0.016, 0.150),
                                             outColorspace = "sRGB")
  colormap[colormap>1] <- 1 # sometimes values are slightly larger than 1
  colormap <- grDevices::rgb(colormap[,1], colormap[,2], colormap[,3])
  colormap
}

img(red_blue_diverging_colormap(500), "Cool-warm, (Moreland 2009)")

与插入的RColorBrewer“RdBu”相比，它的实际效果是这样的：

Answer 2

库RColorBrewer为=<；13种颜色提供漂亮的调色板。例如，调色板BrBG显示从棕色到绿色的不同颜色。

library(RColorBrewer)
display.brewer.pal(11, "BrBG")

通过在中间点颜色之间创建调色板，可以将其扩展为信息量较少的调色板。

brbg <- brewer.pal(11, "BrBG")
cols <- c(colorRampPalette(c(brbg[1], brbg[6]))(51), 
    colorRampPalette(c(brbg[6], brbg[11]))(51)[-1])

类似地，使用您选择的viridis和magma调色板，您可以尝试找到它们之间的相似性。这可能是一个点，在这里可以背对背地连接调色板。

select.col <- function(cols1, cols2){
    x <- col2rgb(cols1)
    y <- col2rgb(cols2)
    sim <- which.min(colSums(abs(x[,ncol(x)] - y)))
    message(paste("Your palette will be", sim, "colors shorter."))
    cols.x <- apply(x, 2, function(temp) rgb(t(temp)/255))
    cols.y <- apply(y[,sim:ncol(y)], 2, function(temp) rgb(t(temp)/255))
    return(c(cols.x,cols.y))
}

img(select.col(rev(viridis(100,0)),magma(100,0)), "")
# Your palette will be 16 colors shorter.

Answer 3

已经有一些好的和有用的建议，但让我补充几点：

1. viridis和magma调色板是具有多种颜色的顺序调色板。因此，沿着比例你从非常浅的颜色增加到相当深的颜色。同时，色彩增加，色调从黄色变为蓝色（通过绿色或通过红色）。
2. 可以通过组合两个顺序调色板来创建发散调色板。通常，你把它们加入浅色，然后让它们分岔成不同的深色。
3. 通常，一个使用单一色调的顺序调色板，从一个中性浅灰色发散到两个不同的深色。尽管调色板的不同“臂”在亮度（明暗）和色度（色彩）方面是平衡的，但人们还是应该注意。

因此，岩浆和绿柱石的结合效果并不好。你可以让它们从一个类似的黄色发散，但你会发散到类似的蓝色。同样，随着颜色的变化，判断你在调色板的哪一个手臂上会变得更加困难。

正如其他人提到的，ColorBrewer.org提供了良好的分色调色板。Moreland的方法也很有用。另一个通用的解决方案是colorspace包中的diverging_hcl()函数。在https://arxiv.org/abs/1903.06490（即将在JSS中发布）的随附论文中，描述了构造原理，以及基于HCL的一般策略如何近似ColorBrewer.org、CARTO等中的许多调色板。 （之前的参考文献包括我们在CSDA的http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2008.11.033上的初步工作，以及针对气象学的进一步建议，但在BAMS的http://dx.doi.org/10.1175/BAMS-D-13-00155.1上的一篇论文中可以应用。）

我们在HCL空间（色调-色度-亮度）中的解决方案的优点是，您可以相对容易地解释坐标。它确实需要一些实践，但不像其他解决方案那样不透明。此外，我们还提供了一个GUI hclwizard()（见下文），帮助理解不同坐标的重要性。

只要两种颜色（参数h）、最大色度（c）和最小/最大亮度（l）被适当地选择，问题和其他答案中的大多数调色板都可以通过diverging_hcl()非常接近地匹配。此外，可能需要调整power参数，该参数分别控制色度和亮度增加的速度。通常，色度的增加比较快（power[1] < 1），而亮度的增加比较慢（power[2] > 1）。

例如，Moreland的“cool warm”调色板使用蓝色（h = 250）和红色（h = 10）色调，但亮度对比度相对较小（l = 37与l = 88）：

coolwarm_hcl <- colorspace::diverging_hcl(11,
  h = c(250, 10), c = 100, l = c(37, 88), power = c(0.7, 1.7))

看起来非常相似（见下文）：

coolwarm <- Rgnuplot:::GpdivergingColormap(seq(0, 1, length.out = 11),
  rgb1 = colorspace::sRGB( 0.230, 0.299, 0.754),
  rgb2 = colorspace::sRGB( 0.706, 0.016, 0.150),
  outColorspace = "sRGB")
coolwarm[coolwarm > 1] <- 1
coolwarm <- rgb(coolwarm[, 1], coolwarm[, 2], coolwarm[, 3])

相比之下，ColorBrewer.org的BrBG调色板亮度对比度要高得多（l = 20比l = 95）：

brbg <- rev(RColorBrewer::brewer.pal(11, "BrBG"))
brbg_hcl <- colorspace::diverging_hcl(11,
  h = c(180, 50), c = 80, l = c(20, 95), power = c(0.7, 1.3))

下面将结果调色板与原始调色板下面基于HCL的版本进行比较。你看，它们不一样，但很接近。在右边，我还将绿脓杆菌和血浆与基于盐酸的调色板进行了匹配。

你是喜欢冷暖色调还是BrBG色调可能取决于你的个人品味，但更重要的是，你想在你的视觉效果中展现什么。如果偏差的符号最为重要，那么冷暖条件下的低亮度对比度将更为有用。如果您想显示（极端）偏差的大小，高亮度对比度将更有用。以上的论文提供了更为实际的指导。

上图的其余复制代码是：

viridis <- viridis::viridis(11)
viridis_hcl <- colorspace::sequential_hcl(11,
  h = c(300, 75), c = c(35, 95), l = c(15, 90), power = c(0.8, 1.2))

plasma <- viridis::plasma(11)
plasma_hcl <- colorspace::sequential_hcl(11,
  h = c(-100, 100), c = c(60, 100), l = c(15, 95), power = c(2, 0.9))

pal <- function(col, border = "transparent") {
  n <- length(col)
  plot(0, 0, type="n", xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1),
    axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")
  rect(0:(n-1)/n, 0, 1:n/n, 1, col = col, border = border)
}

par(mar = rep(0, 4), mfrow = c(4, 2))
pal(coolwarm)
pal(viridis)
pal(coolwarm_hcl)
pal(viridis_hcl)
pal(brbg)
pal(plasma)
pal(brbg_hcl)
pal(plasma_hcl)

更新：这些来自其他工具（ColorBrewer.org、viridis、scico、CARTO，…）的基于HCL的近似颜色现在也可以作为colorspace包和基本grDevices包（从3.6.0开始）中的hcl.colors()函数中的命名调色板使用。因此，你现在可以也可以简单地说：

colorspace::sequential_hcl(11, "viridis")
grDevices::hcl.colors(11, "viridis")

最后，您可以在闪亮的应用程序中交互探索我们建议的颜色： http://hclwizard.org:64230/hclwizard/。对于R的用户，您还可以在本地计算机上启动shiny应用程序（运行速度比我们的服务器快一些），或者运行Tcl/Tk版本的应用程序（甚至更快）：

colorspace::hclwizard(gui = "shiny")
colorspace::hclwizard(gui = "tcltk")

如果您想了解调色板在RGB和HCL坐标系中的路径，那么colorspace::specplot()非常有用。请参见示例colorspace::specplot(coolwarm)。