Viridisカラーパレット：HEXコード一覧

Viridisは、連続的な科学データに適した、知覚的に均一なカラーマップです。

濃い紫から明るい黄色へと変化し、従来の虹色カラーマップとは異なり、データ上の等しい差が見た目にも等しい色の差として表れます。この性質により、ヒートマップや密度プロットなど、読者が色から値を読み取る科学図表に適しています。ここでは、実際によく使う段階数ごとにHEXコードをまとめます。

ViridisのHEXコード：5・8・10段階

知覚的な均一性が重要な理由

従来の虹色カラーマップには、色が急激に変わる帯と、ほとんど変わらない帯があります。データが滑らかに変化していても、急変する帯は鋭い境界として見え、変化の遅い帯にある本来の構造は見落とされます。つまり、カラーマップが存在しない特徴を作り出し、別の特徴を隠してしまいます。

Viridisは、この問題を避けるよう設計されています。一方の端から他方へ明度が単調に増加し、範囲全体で知覚される変化の速さもほぼ一定です。これにより、次の2つの利点が得られます。

• グレースケールでも順序が保たれます。 明度が単調に変化するため、グレースケールへ変換しても順序は崩れません。虹色カラーマップでは中央が両端より明るくなることが多く、順序が失われます。
• 色覚特性が異なっても読み取りやすくなります。 順序を主に明度で表し、赤と緑の対比には依存しないため、読み方が保たれます。

そのまま使えるコード

Python

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(data, cmap="viridis")
 
# 離散サンプリング
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()          # 連続型
scale_fill_viridis_d()          # 離散型
viridis(8)                      # HEXベクトル

CSS

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

Viridisを使わないほうがよい場面

• 順序のないカテゴリ。 処置群や生物種には自然な順序がありません。Viridisから色を選ぶと、実際にはない順位を示してしまいます。代わりにOkabe-Itoのような定性パレットを使いましょう。
• 意味のある中立点を中心に分岐するデータ。 対数変化量、気温偏差、相関には中立の中心があります。連続型のカラーマップでは、その中心が見えにくくなります。中立色を中央に置いた発散型の配色を使ってください。

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