Viridis-Farbpalette: Hex-Codes als Referenz

Viridis ist eine wahrnehmungsuniforme Farbskala für kontinuierliche wissenschaftliche Daten.

Sie reicht von dunklem Violett bis zu leuchtendem Gelb. Anders als die Regenbogen-Farbskalen, die sie vielerorts abgelöst hat, erzeugen gleich große Datenschritte auch gleich groß wirkende Farbunterschiede. Deshalb eignet sie sich für Heatmaps, Dichteplots und alle wissenschaftlichen Abbildungen, bei denen Leser Werte anhand von Farben einschätzen. Hier finden Sie die Hex-Codes in den tatsächlich gebräuchlichen Abstufungen.

Viridis-Hex-Codes mit 5, 8 und 10 Stufen

Warum Wahrnehmungsuniformität wichtig ist

Bei der klassischen Regenbogen-Farbskala gibt es Bereiche, in denen sich die Farbe sehr schnell ändert, und andere, in denen sie sich kaum verändert. Leser nehmen die schnell wechselnden Bereiche als scharfe Grenzen in den Daten wahr, selbst wenn die Daten glatt verlaufen. Gleichzeitig übersehen sie echte Strukturen in den langsam wechselnden Bereichen. Die Farbskala erfindet also Merkmale und verbirgt andere.

Viridis wurde entwickelt, um genau das zu vermeiden. Die Helligkeit nimmt von einem Ende zum anderen monoton zu, während die wahrgenommene Änderungsrate über den gesamten Bereich annähernd konstant bleibt. Daraus ergeben sich zwei direkte Vorteile:

• Sie funktioniert in Graustufen. Da die Helligkeit monoton verläuft, bleibt die Reihenfolge bei der Umwandlung in Graustufen erhalten. Bei einer Regenbogen-Farbskala ist das nicht der Fall – ihre Mitte ist häufig heller als beide Enden.
• Sie bleibt bei Farbsehschwächen lesbar. Die Reihenfolge wird überwiegend über die Helligkeit und nicht über einen Rot-Grün-Kontrast vermittelt.

Direkt verwendbarer Code

Python

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(data, cmap="viridis")
 
# diskrete Abtastung
from matplotlib import cm
from matplotlib.colors import to_hex
import numpy as np
hexes = [to_hex(cm.get_cmap("viridis")(x)).upper()
         for x in np.linspace(0, 1, 8)]

R

library(viridis)
scale_fill_viridis_c()          # kontinuierlich
scale_fill_viridis_d()          # diskret
viridis(8)                      # HEX-Vektor

CSS

.viridis-gradient {
  background: linear-gradient(
    to right,
    #440154, #46327E, #365C8D, #277F8E,
    #1FA187, #4AC16D, #A0DA39, #FDE725
  );
}

Wann Viridis nicht geeignet ist

• Ungeordnete Kategorien. Versuchsgruppen und Arten besitzen keine natürliche Reihenfolge. Wer dafür Viridis abtastet, suggeriert eine Rangfolge, die nicht existiert. Verwenden Sie stattdessen eine qualitative Farbpalette wie Okabe-Ito.
• Daten, die um einen bedeutsamen Mittelpunkt auseinanderlaufen. Log-Fold-Changes, Temperaturanomalien und Korrelationen haben jeweils ein neutrales Zentrum. Eine sequenzielle Skala verdeckt diesen Mittelpunkt. Nutzen Sie eine divergierende Farbskala mit neutraler Mitte.

Weiterführende Artikel

Weiterführende Lektüre: Beste Farbpaletten für wissenschaftliche Abbildungen (2026), Nature-Niveau-Abbildungen mit begrenztem Budget.

Häufig gestellte Fragen