Paleta de colores Viridis: guía de códigos hex

Viridis es un mapa de color perceptualmente uniforme para datos científicos continuos.

Va del morado oscuro al amarillo brillante y, a diferencia de los mapas arcoíris a los que sustituyó, intervalos iguales en los datos producen cambios de color que también parecen iguales. Esa propiedad lo convierte en una opción segura para mapas de calor, gráficos de densidad y cualquier figura científica en la que el lector estime valores a partir del color. En esta página encontrarás los códigos hex con las densidades de muestreo que se usan en la práctica.

Códigos hex de Viridis en 5, 8 y 10 pasos

Por qué importa la uniformidad perceptual

El clásico mapa arcoíris tiene franjas en las que el color cambia deprisa y otras en las que apenas varía. El lector interpreta las franjas de cambio rápido como límites bruscos en los datos, aunque estos sean continuos, y no percibe estructuras reales dentro de las zonas que cambian despacio. El mapa de color inventa rasgos y oculta otros.

Viridis se diseñó para evitar este problema. La luminosidad aumenta de forma monótona de un extremo al otro y el ritmo de cambio percibido se mantiene aproximadamente constante en todo el intervalo. De ahí se derivan dos consecuencias directas:

• Funciona en escala de grises. Como la luminosidad es monótona, la conversión a grises conserva el orden. Un mapa arcoíris no lo hace: su zona central suele ser más clara que ambos extremos.
• Funciona con deficiencias en la visión del color. El orden se transmite sobre todo mediante la luminosidad, no mediante el contraste entre rojo y verde, por lo que la lectura se mantiene.

Código listo para usar

Python

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(data, cmap="viridis")
 
# muestreo discreto
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()          # continua
scale_fill_viridis_d()          # discreta
viridis(8)                      # vector HEX

CSS

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

Cuándo no conviene usar Viridis

• Categorías sin orden. Los grupos de tratamiento y las especies no tienen un orden natural. Muestrear Viridis para representarlos sugiere una jerarquía que no existe. Utiliza en su lugar una paleta cualitativa como Okabe-Ito.
• Datos que divergen alrededor de un punto medio significativo. El log-fold change, la anomalía de temperatura y la correlación tienen un centro neutro. Un mapa secuencial lo oculta. Usa una escala divergente con un centro neutro.

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