作为优秀的科研人员、数据分析民工等等职业,内容最丰富的、大家最喜欢看的除了短视频就是图片,图片最直观地展示了分析的结果,一张好看的图片往往能引人注意(比如你现在就因为我的封面点进了我的文章)。Nature、Science等作为全球科研大佬攻坚的主要堡垒,上面的图片类型非常丰富,不仅是图片结构,更重要的是图片的配色(好的文章图片配色自成一体系)。
一般我们都会被告知:**图片颜色不能太多,重点要突出。。。。。。**还有很多介绍研究配色的文章、书籍。**但是,这些介绍文章好长,我看着好累,学起来好麻烦啊!**那么有没有人可以直接告诉我该用什么颜色什么线条啊?必须有!安排上。只要一分钟,Nature、Science图片配色直接到手。
下面请出我们今天的主角:Colorpix
这是一款轻量级超级神器。
- 下载之后点开(左边就是ColorPix界面),它上面显示的RGB值就是鼠标当前位置像素的颜色。
- 打开Natrue网站(PDF/PPT/...什么都可以),找到你想学习的图片,比如下面这个图,把鼠标放在上面,然后按下空格,这时候你会发现Colorpix颜色不变了,右下角多了一个锁,锁住了当前颜色.
- 鼠标左键点击Colorpix的RGB一行,软件默认直接复制,然后ctrl+v粘贴到Matlab/Excel/各种绘图软件中,就可以获得你想要的颜色。
比如我就学习了上面这张图的标签颜色,将RGB值复制到Matlab里面。结合上期文章Matlab在两条线之间填充颜色,绘制了类似的图。
这里因为matlab里面的颜色默认范围是0-1,而RGB三个通道各有$2^8$个值,RGB都除以255归一化到[0,1]之间
x = linspace(1, 10, 100);
rd = rand(size(x));
y1 = log(x) * 0.5 + rd;
y2 = log(x) + rd;
y3 = log(x) * 2 + rd;
y4 = log(x) * 3 + rd;
% color theme (norm to 0-1)
Moderate = [253,163,98] ./ 255;
Strong = [254,112,85] ./ 255;
Severe = [207,47,51] ./ 255;
Extreme = [133,52,61] ./ 255;
figure
hold on
fill([x, fliplr(x)], [y1, zeros(size(y1))], Moderate,...
'EdgeColor', 'None', 'FaceAlpha', 0.5)
fill([x, fliplr(x)], [y2, fliplr(y1)], Strong,...
'EdgeColor', 'None', 'FaceAlpha', 0.9)
fill([x, fliplr(x)], [y3, fliplr(y2)], Severe,...
'EdgeColor', 'None', 'FaceAlpha', 0.9)
fill([x, fliplr(x)], [y4, fliplr(y3)], Extreme,...
'EdgeColor', 'None', 'FaceAlpha', 0.9)
大家有没有觉得很香,反正我第一次用的时候鼻子好像破了。虽然好看的图片非常重要,但是最重要的还是数据本身,没有优质的结果,再好看的图片也只是空壳。结合这个方法,加上Matlab、Excel等工具的基础操作,一张好看的图片在几分钟内就可以完成。这样,我们就不用纠结用哪个颜色、哪个线条、怎么画图,就可以把自己一天中剩下的23h 58m全部用于数据的探索啦~
文章所有涉及到的代码都可以在我的github获取。下期见啦~