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Palette ColorBrewer per figure scientifiche

Codici esadecimali ColorBrewer per Set2, Dark2, Paired, Blues, RdBu e RdYlBu, con indicazioni per scegliere palette sequenziali, divergenti o qualitative.

SciFig Team
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ColorBrewer mette a disposizione palette sequenziali, divergenti e qualitative già testate.

Nato come strumento cartografico sviluppato da Cynthia Brewer e Mark Harrower alla Penn State, ColorBrewer resta una delle librerie cromatiche più usate nella visualizzazione scientifica. Il motivo è semplice: separa le palette in base al tipo di dati che codificano e indica quali rimangono leggibili in presenza di deficit della visione dei colori e nella stampa in scala di grigi.

Tre righe di campioni ColorBrewer etichettate come sequenziale, divergente e qualitativa, ciascuna con i relativi codici esadecimali (tavola ColorBrewer realizzata con SciFig)
Tre righe di campioni ColorBrewer etichettate come sequenziale, divergente e qualitativa, ciascuna con i relativi codici esadecimali (tavola ColorBrewer realizzata con SciFig)

Scegli prima il tipo di palette

Quasi ogni scelta cromatica sbagliata in una figura scientifica deriva da un errore di tipo, non di gusto. Abbina la famiglia della palette ai dati prima di confrontare i singoli colori.

Tipo di datiFamiglia della paletteEsempioUso consigliato
Categorie non ordinateQualitativaSet2, Dark2, PairedSpecie, gruppi di trattamento, condizioni
Dati ordinati o continuiSequenzialeBlues, Greens, YlOrRdConcentrazione, conteggio, densità
Valori che divergono da un punto medioDivergenteRdBu, RdYlBu, BrBGVariazione logaritmica, anomalia, correlazione

Usare una palette divergente per dati sequenziali crea un punto medio che non esiste. Usare una palette sequenziale per categorie suggerisce invece un ordinamento inesistente. Entrambe le scelte fuorviano il lettore prima ancora che legga una sola etichetta degli assi.

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Palette qualitative

Set2 (8 classi) — morbida, poco satura e adatta ai deficit della visione dei colori. È una buona scelta predefinita per barre raggruppate e box plot.
#66C2A5 #FC8D62 #8DA0CB #E78AC3 #A6D854 #FFD92F #E5C494 #B3B3B3
Dark2 (8 classi) — più satura e con una separazione più netta. È preferibile quando le serie sono rappresentate da linee sottili o marcatori piccoli.
#1B9E77 #D95F02 #7570B3 #E7298A #66A61E #E6AB02 #A6761D #666666
Paired (12 classi) — i colori formano coppie chiare e scure. Questa struttura è utile quando le categorie sono naturalmente annidate, per esempio controllo e trattamento all’interno di ciascun genotipo.
#A6CEE3 #1F78B4 #B2DF8A #33A02C #FB9A99 #E31A1C #FDBF6F #FF7F00 #CAB2D6 #6A3D9A #FFFF99 #B15928

Attenzione a Paired: è la relazione nella coppia ad avere significato. Non usarla per dodici categorie indipendenti, perché il lettore dedurrebbe rapporti che i dati non supportano.

Palette sequenziali e divergenti

Blues (5 classi) — sequenziale, a tinta unica.
#EFF3FF #BDD7E7 #6BAED6 #3182BD #08519C
RdBu (5 classi) — divergente, con un centro chiaro e neutro.
#CA0020 #F4A582 #F7F7F7 #92C5DE #0571B0
RdYlBu (5 classi) — divergente, con centro giallo e maggiore contrasto agli estremi.
#D7191C #FDAE61 #FFFFBF #ABD9E9 #2C7BB6

Nelle mappe divergenti, fissa il colore neutro sul punto medio che ha un significato scientifico. Se la variazione logaritmica va da -1 a +4 e lasci che il software centri la scala sull’intervallo dei dati, il colore neutro finirà a +1,5. La figura sembrerà quindi indicare che la maggior parte dei geni è sottoregolata.

La stessa mappa di calore divergente mostrata due volte: una centrata sull’intervallo dei dati e una correttamente centrata sullo zero, con impressioni visive opposte (confronto realizzato con SciFig)
La stessa mappa di calore divergente mostrata due volte: una centrata sull’intervallo dei dati e una correttamente centrata sullo zero, con impressioni visive opposte (confronto realizzato con SciFig)
Tre grafici di esempio che applicano una palette ColorBrewer sequenziale, una divergente e una qualitativa a dati corrispondenti (figura realizzata con SciFig)
Tre grafici di esempio che applicano una palette ColorBrewer sequenziale, una divergente e una qualitativa a dati corrispondenti (figura realizzata con SciFig)

Sottoinsieme adatto ai deficit della visione dei colori

Non tutte le palette ColorBrewer rimangono leggibili in presenza di deficit della visione dei colori, e la famiglia qualitativa è la più fragile. In pratica:

  • Le palette sequenziali a tinta unica (Blues, Greens, Purples) sono robuste per costruzione, perché variano soprattutto in luminosità.
  • Set2 e Dark2 funzionano bene con tre o quattro classi, ma perdono efficacia oltre quel numero.
  • Paired non è affidabile, perché il contrasto chiaro-scuro che trasmette il significato si riduce con i deficit cromatici.
Se servono più di quattro categorie qualitative e l’accessibilità è importante, la palette Okabe-Ito è un punto di partenza migliore rispetto ai set qualitativi di ColorBrewer. La nostra guida alle palette per figure scientifiche spiega nel dettaglio questo compromesso.

Suggerimento

ColorBrewer limita deliberatamente il numero di classi. Se uno schema ne offre al massimo 8 o 9, non è un limite tecnico ma una conclusione progettuale: oltre quella soglia, il lettore non riesce più ad associare con affidabilità i colori alla legenda. Considera il limite come un segnale che invita a ristrutturare la figura.

Grafico a barre raggruppate con Set2 ed etichette dirette accanto allo stesso grafico con una legenda di dodici elementi, mostrando perché è più difficile da leggere (realizzato con SciFig)
Grafico a barre raggruppate con Set2 ed etichette dirette accanto allo stesso grafico con una legenda di dodici elementi, mostrando perché è più difficile da leggere (realizzato con SciFig)

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