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科研繪圖-配色指南

2022-09-26 10:19 作者:微生信課堂  | 我要投稿
好的圖形展示方式能夠簡明扼要地表達數據,而好的配色一方面能夠突出數據的重點,另一方面能夠使所有的數據和諧共存。好的配色是圖的二次進化,能夠賦予圖片“生命”。

1,日常生活中使用的顏色
日常生活中,我們經常提到各種顏色,例如赤橙黃綠青藍紫,中國紅,香蕉黃等,一般用來定性描述物體的顏色屬性,不夠精確,例如,紅色,是紅綠燈的紅色,還是蘋果的紅色?所以一般不在科技論文中使用。

2,RGB配色方案
最常用的顏色方案為RGB顏色,其中R表示紅色(red),G表示綠色(green),B表示藍色(blue),即所謂的三元色,通過三元色,可以衍生出來成千上萬種顏色。該顏色方案一般使用6位16進制的值(0-9,加上A、B、C、D、EF,共16個值)來表示,其中前兩位是Red的值,中間兩位是Green的值,最后兩位是Blue的值,每種顏色數值范圍從00到FF,共16*16種,因此6位可以表示的顏色種類高達:16*16*16*16*16*16,約等于1600多萬種顏色。當然,我們幾乎用不到這么多種顏色,而且人眼也沒辦法區(qū)分細微顏色差別。


圖1. 三元色

3,透明度(alpha
alpha一般用作不透明度參數。如果alpha為0,就是完全透明的,alpha為1表明完全不透明。在0-1之間的值可以使得圖像透過背景顯示出來,就像透過玻璃(半透明性),這種效果是簡單的二元透明性(透明或不透明)做不到的。例如在做venn圖的時候,就需要設置透明度,這樣中間的重疊部分才能顯示出來。否則中間重疊部分就不能完整顯示出來。因此,我們也可以在RGB顏色的基礎上,使用RGBA顏色,這里的A就是alpha。


圖2. 透明度

4,背景色
一般情況下,我們作圖使用的數據圖背景色均為白色,而在模式圖中使用背景色能夠區(qū)分不同的區(qū)域或者范圍,給人以視覺上的沖擊。例如下圖以不同的背景色表示細胞的區(qū)域,很形象。如果去掉背景色后,就會顯得很單薄。


圖3. 模式圖的背景色
IGV基因組瀏覽器中,以淺色背景標注感興趣的peak,可以突出感興趣的區(qū)域。


圖4. IGV中的背景色

5,漸變色
漸變色可以用來表示數值大小或者程度,顏色越深數值越大,顏色越淺數值越小,例如熱圖。


圖5. 漸變色

6,撞色
撞色也叫對比色,就是兩個不相鄰的色系搭配在一起的效果,更有彼此碰撞的美感。撞色一般在顏色比較多的情況下使用,可以更容易地區(qū)分不同的區(qū)域。撞色一般分為兩種:1)補色配合:色環(huán)中兩個完全相對(180度對角)的顏色的配合,例如:紅色與綠色,藍色與橙色,黑色與白色等。2)強烈色配合:色環(huán)中兩個相隔較遠的顏色相配,例如:黃色與藍紫色,紅色與黃綠色等。


圖6. 撞色
例如在繪制物種分布堆疊柱狀圖時,使用撞色進行區(qū)分會比較明顯。

7,常見期刊論文配色
每種期刊關注的內容不同,當形成自己風格后,配色也就漸漸固定下來。這里列舉了常見期刊的配色方案,供參考。


圖7. 常用調色板

8,編程語言中的調色包
為了更方便地展示和調用不同的配色方案,出現了各種配色包??梢院唵卫斫鉃椋菏褂闷诳謥泶骖伾幋a,例如npg就代表了#E64B35、#4DBBD5、#00A087、#3C5488、#F39B7F、#8491B4、#91D1C2、#DC0000#7E6148、#B09C85這十種顏色,在編程的時候,直接使用npg簡寫即可,省時,還不浪費腦細胞。

1)R語言ggsci配色包
R語言中ggsci包,可以直接使用期刊的縮寫來調用顏色。ggsci工具包拓展了ggplot2繪圖系統(tǒng)的顏色函數,并且遵從scale_col_*和scale_fill_*式的命名規(guī)則。可以根據期刊名縮寫快速生成符合期刊要求的配色。此外,還有來自其他數據可視化庫、科幻電影和電視作品等中的配色。
安裝:install.packages(“ggsci”)使用:


圖8. ggsci代碼


圖9. Ggsci示例,上面為默認顏色,下面為nature publishing group顏色

2)Python配色包colorbm
Python也是我們經常使用的繪圖語言,python中的colorbm(color beyond matplotlib)包也提供了眾多的配色方案:ggsci、seaborn 、cmocean、scientific、CMasher、CARTO、Material Design等,貌似是ggsci的超集!安裝:pip install colorbm使用:


圖10. colorbm代碼


圖11. colorbm例圖

9,取色
顏色是一門學問,例如,有老師要求使用冷色調,有老師喜歡暖色調。有些圖需要漸變色好看,有些圖需要撞色。那么,我們需要學習怎么配色嗎?個人觀點:沒必要,需要的時候,直接根據所選期刊,使用取色器取色即可。推薦FastStone Capture軟件進行取色。

10,科研繪圖需要明確顏色編碼
一張圖的繪制需要對數據、繪圖類型、配色等有深入了解。針對科技繪圖,一般我們使用R或者Python,或者在線網站進行繪圖(例如微生信),這時你需要保留繪圖代碼/顏色編號,以便后續(xù)進行更新,避免重復勞動。同時,期刊有自己傾向的配色,如需改投其他雜志,一般情況下需要重新繪圖,以滿足不同期刊編者的“癖好”。

以下是幾個小技巧:
1)同一篇論文的配色一般要保持一致
2)盡量避免使用大紅大綠的配色
3)一般用紅色表示上調,綠色/藍色表示下調,紅色表示腫瘤患者等
4)避免使用紅色和綠色配色以考慮紅綠色盲讀者(審稿人)的易讀性,因為紅綠色盲所占人口比例相當高,男性占8%,女性占0.5%。
5)不要使用過多的顏色類別
6)文字不一定一直要用黑色,需要與圖片的顏色匹配

更多小技巧,歡迎留言補充!

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