Z Yuhan：对色彩的研究通常要么太过随意缺乏逻辑，要么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），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 Colors 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：
该色板在全色盲眼中的样子：
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。
这里有一些 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，例如下面这些也是从 Color Hunt 来的：
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。
如上图，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。
△ ? Kyle 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：
△ ? Kbh3rd
△ ? Ian Britton
△ ? 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
- How To Avoid Equidistant HSV Colors
- Mastering Multi-hued Color Scales with Chroma.js
- Subtleties of Color (Part 1 of 6)
- The viridis color palettes by Bob Rudis, Noam Ross and Simon Garnier
- A New Colormap for MATLAB – Part 1 – Introduction
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