Palette Viridis : guide des codes hexadécimaux

Viridis est une carte de couleurs perceptuellement uniforme destinée aux données scientifiques continues.

Elle va du violet foncé au jaune vif. Contrairement aux palettes arc-en-ciel qu’elle a remplacées, des écarts égaux dans les données produisent des écarts de couleur perçus comme égaux. Cette propriété en fait un choix fiable pour les cartes thermiques, les graphiques de densité et toute figure scientifique dans laquelle le lecteur estime des valeurs à partir de la couleur. Cette page fournit les codes hexadécimaux aux densités d’échantillonnage réellement utiles.

Codes hexadécimaux Viridis en 5, 8 et 10 niveaux

Pourquoi l’uniformité perceptuelle est importante

La carte arc-en-ciel classique comporte des zones où la couleur change rapidement et d’autres où elle varie à peine. Le lecteur perçoit les zones de changement rapide comme des ruptures nettes dans les données, même lorsque celles-ci sont lisses, et ne distingue pas les structures réelles dans les zones de changement lent. La palette invente ainsi certains motifs et en masque d’autres.

Viridis a été conçue pour éviter cet écueil. La luminosité augmente de façon monotone d’une extrémité à l’autre, tandis que le rythme du changement perçu reste à peu près constant sur toute l’étendue. Deux conséquences en découlent directement :

• Elle résiste au passage en niveaux de gris. Comme la luminosité est monotone, la conversion conserve l’ordre. Ce n’est pas le cas d’une palette arc-en-ciel, dont le milieu est souvent plus clair que les deux extrémités.
• Elle reste lisible en cas de déficit de la vision des couleurs. L’ordre repose surtout sur la luminosité, plutôt que sur un contraste rouge-vert, et demeure donc perceptible.

Code prêt à copier

Python

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(data, cmap="viridis")
 
# échantillonnage discret
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()          # continu
scale_fill_viridis_d()          # discret
viridis(8)                      # vecteur HEX

CSS

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

Quand éviter Viridis

• Catégories sans ordre. Les groupes de traitement et les espèces ne possèdent aucun ordre naturel. Les représenter avec des échantillons de Viridis suggère une hiérarchie qui n’existe pas. Préférez une palette qualitative telle que Okabe-Ito.
• Données qui divergent autour d’un point médian significatif. Le log-fold change, l’anomalie de température et la corrélation ont toutes un centre neutre. Une palette séquentielle le masque. Utilisez une échelle divergente dotée d’un milieu neutre.

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Questions fréquentes