Estou trabalhando em um mapa mostrando em quais dias o lixo é coletado em diferentes áreas. Isso significa que é bastante tentador codificar por cor cada zona com uma cor diferente que representa um dia da semana.
Existem convenções a seguir? 7 cores são demais?
Aqui está o que parece no momento:
Até agora, minhas cores seguem o arco-íris de segunda a sexta-feira (vermelho, amarelo, verde, azul, roxo), depois cinza claro e cinza escuro para sábado e domingo.
Aqui estão os valores numéricos na imagem, por interesse. (CartoCSS, Tilemill.)
@s: 60%;
@l: 70%;
@monday: hsl( 0, @s, @l);
@tuesday: hsl( 60, @s, @l);
@wednesday: hsl(110, @s, @l);
@thursday: hsl(200, @s, @l);
@friday: hsl(250, @s, 80%);
@saturday: hsl( 0, 0, 70%);
@sunday: hsl( 0, 0, 70%);
Assim, os dias da semana são todos da mesma luminosidade e saturação, exceto sexta-feira, que eu achei que parecia muito escuro, por algum motivo. Originalmente, espaçava os tons igualmente em todo o espectro, mas descobri que havia dois azuis muito semelhantes e várias cores simplesmente não eram atraentes.
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Respostas:
Dado que você tem exatamente sete classes (elas realmente aprendem aos domingos?) E que são classes categóricas (não quantitativas), eu diria que ter sete tons diferentes e ainda intensidades e níveis de saturação semelhantes é uma boa maneira ir. Você provavelmente poderia até espremer, digamos, laranja e índigo / violeta ‡ lá, no lugar dos cinzas.
Embora você possa usar um espaçamento quase regular ao longo / ao redor da escala de tonalidades, no final das contas, você deve confiar nas diferenças reais de cores percebidas para orientar suas escolhas (e você parece já ter experimentado isso).
Dado que algumas pessoas são daltônicas, ou que algumas podem estar vendo uma reprodução monocromática (nível de cinza) do seu mapa, considere também combinar um padrão ou textura sutil e única com cada cor, para ajudar na diferenciação.
‡ o que não for como o roxo que você já possui
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7 cores não são demais. Meu recurso essencial para, pelo menos, iniciar um esquema de cores é o ColorBrewer , sua ferramenta permitirá escolher o número de classes de dados que você possui, a natureza dos dados (quantitativa, qualitativa) e um esquema de cores (escuro). , pastéis etc.) e fornecerá uma visualização da aparência dos dados e dos códigos de cores necessários para implementar o esquema. Vá para lá, escolha um esquema de cores qualitativo e brinque.
Eu não usaria um tom de cinza ou preto, a menos que seja para indicar a ausência de coleta de lixo naquele dia. Se o lixo for coletado todos os dias, use um esquema de 7 cores. Se for capturado apenas durante a semana, use um esquema de cinco cores durante a semana e cinza nos finais de semana para indicar que não há retirada nesses dias.
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Não está claro se o "dia da semana" possui uma escala categórica / nominal ou ordinal. Como suas cores “seguem o arco-íris de segunda a sexta-feira”, presumo que a ordem / sequência dos dias seja importante para sua aplicação / análise. Portanto, o seguinte se aplica somente se "dia da semana" tiver uma escala ordinal em seu aplicativo / análise:
Não conheço uma convenção cartográfica para cores diurnas. Mas sete cores ("arco-íris") são demais porque uma sequência não é reconhecível.
Na primeira etapa, o nível da escala deve ser determinado. Na minha opinião, os dados são em escala ordinal (em oposição a categórica / nominal, intervalo, razão).
Com dados em escala ordinal, a cor deve ser solicitada visualmente (de segunda a domingo).
Em um modelo de cores HSV, você tem três opções para ajustar a cor:
No seu mapa, você usou 7 tons completamente diferentes para variar a cor (vermelho, amarelo, verde, azul, roxo, cinza claro, cinza escuro). Estes são muitos. Uma sequência não é reconhecível.
Aqui está uma boa explicação de como criar uma sequência de cores ( http://colorusage.arc.nasa.gov ):
Aqui estão exemplos rápidos que mostram uma sequência de cores melhor do que as cores "arco-íris":
Exemplo: gradiente entre 2 tons (amarelo a laranja):
Exemplo: 6 saturações / valores diferentes:
Exemplo: 6 valores diferentes:
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