लाइन भूखंडों के लिए रंग और लाइन मोटाई की सिफारिशें

Question

सामान्य रूप से मैप्स, बहुभुज और छायांकित क्षेत्रों के लिए रंग अंधा-अनुकूल रंग विकल्पों के बारे में बहुत कुछ लिखा गया है (उदाहरण के लिए देखें http://colorbrewer2.org )। मैं रेखाचित्रों के लिए लाइन रंगों और अलग-अलग लाइन मोटाई के लिए सिफारिशें नहीं पा सका हूं। लक्ष्य हैं:

1. आसानी से अंतर भी जब वे intertwine
2. रंग अंधापन के सबसे आम रूपों के साथ व्यक्तियों द्वारा भेद करना आसान है
3. (कम महत्वपूर्ण) लाइनें प्रिंटर के अनुकूल हैं (ऊपर कलर ब्रेवर देखें)

काले और ग्रे स्केल लाइनों के संदर्भ में मैंने पतली काली लाइनों और मोटी ग्रे स्केल लाइनों के लिए इसे बहुत प्रभावी पाया है। मैं विशिष्ट अनुशंसाओं की सराहना करता हूं जिनमें अलग-अलग रंग, ग्रे स्केल की डिग्री और लाइन मोटाई शामिल हैं। मैं अलग-अलग लाइन प्रकार (ठोस / बिंदीदार / धराशायी) का शौकीन नहीं हूं, लेकिन उस राय से बात की जा सकती है।

एक ग्राफ पर 10 घटता तक की सिफारिशें करना बेहतर होगा। इससे भी बेहतर होगा कि कलर ब्रेवर करता है: एम लाइनों के लिए सिफारिशों को एन लाइनों के लिए सिफारिशों का एक सबसेट नहीं होना चाहिए जहां n> मी, और 1 से 10 मीटर तक भिन्न हो।

कृपया ध्यान दें : मैं उस मार्गदर्शन की भी सराहना करूंगा जो प्रश्न के केवल रंगीन भाग को संबोधित करता है।

कुछ चिकित्सक विभिन्न वर्गों को बेहतर ढंग से अलग करने के लिए हर कुछ सेंटीमीटर लाइनों को प्रतीक जोड़ते हैं। मैं इतना पक्ष में नहीं हूं कि वर्गों को अलग करने के लिए एक से अधिक विशेषता (जैसे, रंग + प्रतीक प्रकार) की आवश्यकता होती है, और कभी-कभी अलग-अलग जानकारी को दर्शाने के लिए प्रतीकों को आरक्षित करना पसंद करेंगे।

अन्य मार्गदर्शन की अनुपस्थिति में, मैं लाइनों के लिए colorbrewer2.org में पॉलीगॉन के लिए अनुशंसित समान रंगों का उपयोग करने का प्रस्ताव करता हूं, और कम चमकीले / घने रंगों के साथ खींची गई लाइनों के लिए लाइन की चौड़ाई को 2.5 से गुणा करने के लिए। मैं एक R फंक्शन बना रहा हूँ जो इसे सेट करता है। रंग शराब बनाने वाले रंगों के अलावा मुझे लगता है कि मैं पहले 2 रंगों को ठोस काला (पतला) और ग्रे स्केल (मोटा) बनाऊंगा, हालांकि कोई यह तर्क दे सकता है कि उन्हें पतले ठोस काले और पतले नीले होने चाहिए।

आर कार्यों को http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/RConfiguration/Rprofile पर पाया जा सकता है । एक बार जब आप फ़ंक्शन को परिभाषित करते हैं colBrewतो आप देख सकते हैं कि सेटिंग्स कैसे काम करती हैं

showcolBrew(number of line types)  # add grayscale=TRUE to use only grayscale

नई सेटिंग्स के लिए ग्राफिक्स पैरामीटर latticeSetसेट करने के लिए एक फ़ंक्शन भी दिया latticeगया है। एल्गोरिदम में सुधार का स्वागत किया जाता है।

पता लगाने के लिए : आर dichromatपैकेज: http://cran.r-project.org/web/packages/dichromat/

Comments

मैंने सोचा होगा कि सीमित प्रकार की सीमित संख्या बहुत मददगार होगी। एक अन्य विकल्प जो अभी तक उल्लेख नहीं किया गया है, व्यक्तिगत माप के लिए बिंदु मार्करों का उपयोग है, जैसे, क्रॉस, जीरो, तारांकन आदि

— रॉबर्ट जोन्स

मेरे लिए, बिंदु मार्कर पूरी तरह से प्रभावी नहीं हैं जब घटता इंटरवेटिन। लेकिन मैंने कई उदाहरण देखे हैं जहाँ वे बहुत अच्छा काम करते हैं।

— फ्रैंक हरेल

Answer 1

मैं यहां उत्तेजक होने की कोशिश करूंगा और आश्चर्य करूंगा कि क्या इस तरह के दिशानिर्देशों का अभाव उत्पन्न होता है क्योंकि यह लगभग अघुलनशील समस्या है। काफी अलग-अलग क्षेत्रों के लोग अक्सर "स्पेगेटी प्लॉट्स" के बारे में बात करते हुए सहमत होते हैं और विभिन्न श्रृंखलाओं को भेदने में जो समस्याएँ होती हैं।

इसके विपरीत, कई अलग-अलग समय श्रृंखलाओं के लिए लाइनों का एक समूह सामूहिक रूप से सामान्य पैटर्न और कभी-कभी व्यक्तिगत श्रृंखला को व्यक्त कर सकता है जो ऐसे किसी भी पैटर्न से भिन्न होता है।

हालांकि, सवाल यह है कि मैं सभी व्यक्तिगत समय श्रृंखला को अलग करने के बारे में लेता हूं, जब उनके पास आपके बारे में पहचान करने वाली पहचान होती है।

यदि आपके पास 2 या 3 श्रृंखला है, तो श्रृंखला को भेद करना आमतौर पर बहुत मुश्किल नहीं है, और मैं दो या तीन लाल, नीले या काले रंग में ठोस रेखाओं का उपयोग करना चाहता हूं। मैंने नारंगी और नीले रंग के साथ भी खेला है जैसा कि हस्ती और दोस्तों द्वारा उपयोग किया जाता है (@ user31264 से उत्तर देखें)।

लाइन पैटर्न (ठोस, पानी का छींटा, बिंदीदार, आदि) को छोड़कर मुझे केवल सीमित मूल्य मिला है। बिंदीदार रेखाओं को शारीरिक और मानसिक रूप से धोया जाता है और अभ्यास में सफल होने के लिए डॉट्स और डैश के अधिक सूक्ष्म संयोजन बस बहुत सूक्ष्म (मतलब, मामूली) होते हैं।

मैं कहता हूं कि समस्या आपके 10 श्रृंखला होने से बहुत पहले काटती है। जब तक वे बहुत अलग नहीं होते हैं, 5 या तो श्रृंखला को भेद करने के लिए कड़ी मेहनत की तरह बहुत अधिक हो सकता है। सामान्य मनोविज्ञान ऐसा लगता है कि लोग इस सिद्धांत को समझते हैं कि अलग-अलग श्रृंखलाओं को अलग-अलग रंगों और या प्रतीकवाद द्वारा पूरी तरह से अच्छी तरह से इंगित किया जाता है, लेकिन व्यक्तिगत रेखाओं को ट्रेस करने और उनके समानताओं और उनके सिर में अंतर के बारे में एक कहानी रखने की कोशिश करने के लिए झुकाव की कमी है। । इसका एक हिस्सा अक्सर एक किंवदंती (या कुंजी) के उपयोग से उपजा है। यह विवादास्पद है, लेकिन मैं जहां भी संभव हो, ग्राफ पर विभिन्न श्रृंखलाओं को लेबल करने की कोशिश करूंगा। यहाँ मेरा आदर्श वाक्य है "किंवदंती खो दो, या कुंजी को मार डालो, यदि आप कर सकते हैं"।

मैं कई बार श्रृंखला दिखाने के लिए एक अलग दृष्टिकोण का चारा बन गया हूं, जिसमें सभी अलग-अलग समय श्रृंखला को कई पैनलों में बार-बार दिखाया जाता है, लेकिन हर एक में एक अलग प्रकाश डाला जाता है। यह एक पुराने विचार (ए) के छोटे गुणकों (जैसा कि एडवर्ड टफ्टे उन्हें कहते हैं) और एक अन्य पुराने विचार (बी) की एक श्रृंखला है जो विशेष रुचि की एक श्रृंखला को उजागर करती है। बदले में यह सिर्फ एक और पुराना विचार हो सकता है जिसे फिर से खोजा गया है, लेकिन अभी तक मैं केवल हाल ही के संदर्भों का पता लगा सकता हूं। Statalist पर इस धागे में अधिक ।

रंगों के संदर्भ में, मैं समय श्रृंखला के लिए ग्रे का उपयोग करने के बारे में सकारात्मक हूं जो कि जोर दिया जा रहा है। ऐसा लगता है कि अधिकांश पत्रिकाओं में प्रकाशन के लायक है।

यहाँ एक प्रयोग है। डेटा रोटमस्टेड 1852-1925 पर ब्रॉडबल्क फील्ड्स पर 17 प्लॉटों से अनाज की पैदावार और एंड्रयूज, डीएफ और हर्ज़बर्ग, एएम (ईडीएस) 1985 से आते हैं। डेटा: छात्र और अनुसंधान कार्यकर्ता के लिए कई क्षेत्रों की समस्याओं का संग्रह । न्यू यॉर्क: स्प्रिंगर, टेबल 5.1 और विभिन्न स्थानों से डाउनलोड करने योग्य (जैसे लिंक विवरण यहां दर्ज करें । विस्तार से: प्रत्येक वर्ष के लिए 4 लाइनों के ब्लॉक में डेटा आता है; तीसरी और चौथी लाइनें स्ट्रॉ यील्ड के लिए हैं, यहां प्लॉट नहीं किया गया है।) उस तालिका में प्लॉट पहचानकर्ता स्पष्ट नहीं हैं।)

मुझे इस तरह के डेटा पर कोई विशेष विशेषज्ञता नहीं है; मैं बस कई बार श्रृंखला चाहता था (आसानी से) श्रृंखला की लंबाई या पैनलों की संख्या के संदर्भ में तुच्छ रूप से छोटा नहीं किया जा सकता है। (यदि आपके पास सैकड़ों, हजारों, ... पैनलों का, यह दृष्टिकोण वास्तव में बहुत मदद नहीं कर सकता है।) मैं जो कल्पना कर रहा हूं वह यह है कि एक डेटा विश्लेषक, शायद एक विषय-विशेषज्ञ से बात कर रहा है, विभिन्न प्रकार की पहचान कर सकता है और यहाँ असामान्य व्यवहार और अंतर्दृष्टि और जानकारी मिलती है।

जाहिर है कि यह नुस्खा कई अन्य प्रकार के भूखंडों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है (जैसे कि बारी-बारी से हाइलाइट किए गए प्रत्येक उपसमुच्चय के साथ प्लॉट या हिस्टोग्राम; साथ में कुछ दिलचस्प या उपयोगी माप या मानदंड के अनुसार आदेश देने वाले पैनल (जैसे मंझला या 90 वाँ प्रतिशत या एसडी); और मॉडल परिणामों के लिए और साथ ही कच्चे डेटा।

Comments

मैं सबसेटप्लॉट से बहुत प्रभावित हूं। क्या आप सीधे अपनी पोस्ट में कुछ नमूना आउटपुट चित्र शामिल कर सकते हैं? मैं उत्सुक हूं कि यह लाइनों की संख्या के रूप में कितनी अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन यह निश्चित रूप से सबसे संतोषजनक समाधान है जिसे मैंने ~ 10 लाइनों के लिए देखा है

— सिल्वरफ़िश

@ सिल्वरफ़िश प्रोत्साहन के लिए धन्यवाद। एक प्रयोग अब जोड़ा गया।

— निक कॉक्स

निक मैं पूरी तरह से "द लेबल खो" के साथ समझौता कर रहा हूं - दूरस्थ किंवदंतियों को कम करना - और एक समय में एक वक्र को उजागर करने के उपयोग के साथ, दूसरों को मंद करने देना जैसा कि आपने किया था [आप हाइलाइट किए गए वक्र के लिए ठोस काले का उपयोग करके लगभग प्रभावी हो सकते हैं] । मुझे लगता है कि यह प्रस्तुतियों के लिए एक महान विचार है, लेकिन अंतरिक्ष सीमाओं के कारण एक पेपर प्रकाशित करने के लिए इतना इष्टतम नहीं है।

— फ्रैंक हरेल

हो सकता है कि इंटरैक्ट प्लॉट्स जल्द ही प्रकाशन में एक मानक से अधिक हो जाएंगे और हम भूखंडों में लाइनों पर मंडराने और अधिक जानकारी प्राप्त करने में सक्षम होंगे (पूरी लाइन को हाइलाइट किया जाएगा या आपको अधिक जानकारी आदि देने के लिए टूलटिप दिखाएगा)।

— बोडोनोविक

@ फ्रेंक हरेल, अंतरिक्ष के काटने का प्रश्न (1) यदि व्यक्तिगत ग्राफ पैनल पठनीय होने के लिए बहुत छोटा हो जाता है, तो इस मामले में डिजाइन की खूबियां संदिग्ध हैं; (२) यदि पत्रिकाओं या पुस्तक संपादकों को सामान्य से बड़े आंकड़े के लिए अधिक स्थान निर्दिष्ट करने के लिए राजी नहीं किया जा सकता है यदि यह सार्थक लगता है। (शायद आपके मन में अन्य बिंदु थे।)

— निक कॉक्स

Answer 2

प्रश्न 2 और 3 आपने खुद को उत्तर दिया - रंग शराब बनानेवाला पैलेट उपयुक्त हैं। कठिन प्रश्न 1 है, लेकिन निक की तरह मुझे डर है कि यह एक झूठी उम्मीद पर आधारित है। लाइनों का रंग वह नहीं है जो किसी को आसानी से लाइनों के बीच अंतर करने में सक्षम बनाता है, यह निरंतरता पर आधारित है और रेखाएं कितनी अत्याचारी हैं। इस प्रकार लाइनों के रंग या डैश पैटर्न के अलावा अन्य डिज़ाइन आधारित विकल्प हैं, जो प्लॉट को व्याख्या में आसान बनाने में सहायता करेंगे।

मैं फ्रैंक के आरेखों में से एक को चुराऊंगा, जिसमें एक सीमित डोमेन पर कई अलग-अलग आकार के कार्यों को लगभग उदाहरण के रूप में दिखाया गया है।

#code adapted from http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/RmS/rms.pdf page 40
library(Hmisc)
x <- rcspline.eval(seq(0,1,.01), knots=seq(.05,.95,length=5), inclx=T)
xm <- x
xm[xm > .0106] <- NA
x <- seq(0,1,length=300)
nk <- 6
set.seed(15)
knots<-seq(.05,.95,length=nk)
xx<-rcspline.eval(x,knots=knots,inclx=T)
for(i in 1:(nk−1)){
  xx[,i]<-(xx[,i]−min(xx[,i]))/
  (max(xx[,i])−min(xx[,i]))
for(i in 1:20){
  beta<-2∗runif(nk−1)−1
  xbeta<-xx%∗%beta+2∗runif(1)−1
  xbeta<-(xbeta−min(xbeta))/
         (max(xbeta)−min(xbeta))
  if (i==1){
  id <- i
  MyData <- data.frame(cbind(x,xbeta,id))
  }
  else {
          id <- i
          MyData <- rbind(MyData,cbind(x,xbeta,id))
       }
  }
}
MyData$id <- as.factor(MyData$id)

अब यह 20 लाइनों की काफी पेचीदा गंदगी पैदा करता है, जिसे कल्पना करना एक कठिन चुनौती है।

library(ggplot2)
p1 <- ggplot(data = MyData, aes(x = x, y = V2, group = id)) + geom_line()
p1

यहां लिपटे पैनलों का उपयोग करते हुए, छोटे आकार में एक ही भूखंड है। पैनलों के पार तुलना करना थोड़ा मुश्किल है, लेकिन सिकुड़े हुए स्थान पर भी लाइनों के आकार की कल्पना करना बहुत आसान है।

p2 <- p1 + facet_wrap(~id) + scale_x_continuous(breaks=c(0.2,0.5,0.8))
p2

एक बिंदु जो स्टीफन कोसलिन ने अपनी किताबों में बनाया है, वह यह है कि यह नहीं है कि कितनी अलग-अलग लाइनें प्लॉट को जटिल बनाती हैं, यह है कि लाइनों के कितने अलग-अलग प्रकार के आकार ले सकते हैं। यदि 20 पैनल बहुत छोटे होते हैं, तो आप अक्सर सेट को एक ही पैनल में रखने के लिए समान प्रक्षेपवक्र को कम कर सकते हैं। पैनलों के भीतर लाइनों के बीच अंतर करना अभी भी मुश्किल है, परिभाषा के अनुसार वे प्रत्येक ओवर पास होंगे और अक्सर ओवरलैप होंगे, लेकिन यह पैनल तुलनाओं के बीच बनाने की जटिलता को काफी कम कर देता है। यहां मैंने मनमाने ढंग से 20 लाइनों को 4 अलग-अलग समूहों में घटा दिया। इसका अतिरिक्त लाभ यह है कि लाइनों की सीधी लेबलिंग सरल है, पैनलों के भीतर अधिक जगह है।

###############1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20
newLevels <- c(1,1,2,2,2,2,2,1,1, 2, 3, 3, 3, 3, 2, 4, 1, 1, 2, 1)
MyData$idGroup <- factor(newLevels[MyData$id])
p3 <- ggplot(data = MyData, aes(x = x, y = V2, group = id)) + geom_line() + 
             facet_wrap(~idGroup)
p3

एक सामान्य वाक्यांश है जो स्थिति पर लागू होता है, यदि आप हर चीज पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो आप कुछ भी नहीं पर केंद्रित करते हैं । केवल दस लाइनों के मामले में, आपके पास (10*9)/2=45तुलना करने के लिए संभव जोड़े हैं। हम शायद ज्यादातर परिस्थितियों में सभी 45 तुलनाओं में रुचि नहीं रखते हैं, हम या तो एक दूसरे के लिए विशिष्ट लाइनों की तुलना करने या बाकी के वितरण के लिए एक पंक्ति की तुलना करने में रुचि रखते हैं। निक का उत्तर उत्तरार्द्ध को अच्छी तरह से दर्शाता है। पृष्ठभूमि की रेखाएँ पतली, हल्के रंग की, और अर्ध-पारदर्शी, और फिर किसी भी चमकीले रंग और मोटे रंग में अग्रभूमि रेखा खींचना पर्याप्त होगा। (डिवाइस के लिए अन्य लाइनों के शीर्ष पर अग्रभूमि रेखा खींचना सुनिश्चित करें!)

एक लेयरिंग बनाना बहुत मुश्किल है जहां प्रत्येक व्यक्ति की रेखा आसानी से उलझन में प्रतिष्ठित हो सकती है। कार्टोग्राफी में अग्रभूमि-पृष्ठभूमि भेदभाव को पूरा करने का एक तरीका छाया का उपयोग है, ( एक अच्छे दिन के लिए डैन कार द्वारा इस पत्र को देखें )। यह 10 लाइनों तक स्केल नहीं करेगा, लेकिन 2 या 3 लाइनों के लिए मदद कर सकता है। यहाँ एक्सेल का उपयोग करके पैनल 1 में प्रक्षेपवक्र के लिए एक उदाहरण है!

बनाने के लिए अन्य बिंदु हैं, जैसे कि हल्के भूरे रंग की रेखाएं भ्रामक हो सकती हैं यदि आपके पास प्रक्षेपवक्र हैं जो चिकनी नहीं हैं। उदाहरण के लिए, आपके पास एक्स के आकार में दो प्रक्षेपवक्र हो सकते हैं, या दो एक दाईं ओर के आकार में ऊपर और नीचे वी के ऊपर हो सकते हैं। उन्हें उसी रंग में चित्रित करना जो आप लाइनों का पता लगाने में सक्षम नहीं होंगे, और यही कारण है कि कुछ सुझाव हैं ड्राइंग समानांतर चिकनी लाइनों या का उपयोग कर भूखंडों समन्वय jittering / बंद स्थापित अंक ( ग्राहम और कैनेडी, 2003 ; । डैंग एट अल, 2010 )।

तो डिजाइन सलाह अंतिम लक्ष्य और डेटा की प्रकृति के आधार पर बदल सकती है। लेकिन जब प्रक्षेपवक्रों के बीच द्विभाजित तुलना करना रुचि का है, तो मुझे लगता है कि समान प्रक्षेपवक्रों की गुत्थियां और छोटी बहुओं का उपयोग करने से भूखंडों की विस्तृत विविधता में व्याख्या करने में बहुत आसान हो जाता है। मुझे लगता है कि यह आम तौर पर रंगों के किसी भी संयोजन की तुलना में अधिक उत्पादक है / लाइन डैश जटिल भूखंडों में होगा। कई लेखों में गाए गए पैनल प्लॉट उनके होने की तुलना में बहुत बड़े होते हैं, और 4 पैनल में विभाजित करना आमतौर पर बहुत नुकसान के बिना पृष्ठ की कमी के भीतर संभव है।

Comments

एंडी यह अद्भुत है। मुझे लगता है कि इस विशेष तख़्ता वक्र उदाहरण के लिए यह सिर्फ 20 लाइनों को 5 रंगों को असाइन करने के लिए प्रभावी, या इससे भी अधिक प्रभावी होगा, ताकि घटता एक साथ करीब अलग-अलग रंगों को सौंपा जाए। कोई एक दूरी की मीट्रिक नहीं है जो हमेशा काम करेगी लेकिन आमतौर पर एक मीट्रिक होती है जो किसी दिए गए स्थिति के लिए काम करती है। जैसा कि आपने कहा कि यह सब चिकनाई और यातना पर निर्भर करता है।

— फ्रैंक हरेल

Answer 3

ट्रेवर हस्ती एट अल द्वारा "द एलिमेंट्स ऑफ़ स्टैटिस्टिकल लर्निंग" से। :

"हमारा पहला संस्करण कलरब्लाइंड रीडर्स के लिए अनफ्रेंडली था; विशेष रूप से, हम लाल / हरे रंग के विरोधाभासों के पक्ष में थे, जो विशेष रूप से परेशान करने वाला था। हमने इस संस्करण में रंग पैलेट को काफी हद तक बदल दिया है, जो ऊपर से नारंगी या नीले कंट्रास्ट के साथ बदल रहा है। "

आप उनके रेखांकन को देख सकते हैं।

तुम भी धराशायी, बिंदीदार आदि लाइनों का उपयोग कर सकते हैं।

Answer 4

मैंने उचित डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के संबंध में "लाइन मोटाई" पर बहुत कम ध्यान दिया है। शायद विभिन्न रेखा मोटाई को समझने की क्षमता रंग को समझने की क्षमता के रूप में चर नहीं है।

कुछ संसाधन:

1. हेडली विकम (2009), ggplot: डेटा विश्लेषण , स्प्रिंगर के लिए सुरुचिपूर्ण ग्राफिक्स ; एक सहायक वेब पेज है
2. 8 ने डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर पुस्तक संसाधनों का सुझाव दिया: http://www.tableausoftware.com/about/blog/2013/7/list-books-about-data-visualisation-24182

कुछ पाठ्यक्रम:

1. बायोस्टैटिस्टिक्स पाठ्यक्रम के लिए थॉमस लुमली की परिचयात्मक कंप्यूटिंग में ग्राफिक्स व्याख्यान
2. कम्प्यूटेशनल डेटा विश्लेषण और ग्राफिक्स पर रॉस इहाका का स्नातक पाठ्यक्रम
3. सूचना दृश्य पर रॉस इहाका का स्नातक पाठ्यक्रम
4. दबोरा नोलन के स्नातक पाठ्यक्रम डेटा के साथ कम्प्यूटिंग में
5. हैडली विकम के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कोर्स

Comments

यह संसाधनों की एक महान सूची है। हालाँकि, क्या कोई विशिष्ट सिफारिशें हैं जिनसे आप परिचित हैं - उनमें से एक या एक से अधिक - यह प्रश्न (लाइन मोटाई, रंगीन लाइनों के साथ, जहां कई लाइनें हो सकती हैं) से संबंधित हैं, जिनका आप संक्षेप में उल्लेख कर सकते हैं?

— Glen_b -Reinstate Monica

मैंने आपकी पोस्ट को फॉर्मेट करने की स्वतंत्रता ले ली। मुझे लगता है कि यह संरचना को देखना आसान बनाता है। यदि आपको यह पसंद नहीं है, तो इसे मेरी क्षमा याचना के साथ वापस करें।

— गंग -

Answer 5

जबकि मैं मानता हूं कि समस्या का कोई अनूठा समाधान नहीं है, मैं इस ब्लॉग की सिफारिश का उपयोग करता हूं:

http://blogs.nature.com/methagora/2013/07/data-visualization-points-of-view.html

रंग पर पोस्ट रंग-अंधापन और ग्रे-स्केल मुद्रण के मुद्दों से निपटते हैं और रंग पैमाने का एक उदाहरण देते हैं जो इस दोनों मुद्दों को हल करता है।

उन्हीं लेखों में निरंतर रंगीन पैमानों का भी विश्लेषण किया जाता है, जिनका उपयोग हीट प्लॉट्स आदि के लिए किया जाता है। यह अनुशंसा की जाती है कि इंद्रधनुष का उपयोग न करें, क्योंकि कुछ तेज संक्रमण (जैसे पीले क्षेत्र, लाल से बहुत छोटे)। इसके बजाय, रंगों के अन्य जोड़े के बीच संक्रमण करना संभव है।

इस उद्देश्य के लिए रंगों का एक अच्छा सेट नीला और नारंगी (एक क्लासिक!) है। आप कलर-ब्लाइंड और ग्रे फिल्टर लगाकर एक परीक्षण कर सकते हैं और देख सकते हैं कि क्या आप अभी भी अंतर देख सकते हैं।

लाइनों की मोटाई के लिए, इस बिंदु से निपटने से पहले ब्लॉग के कुछ मुद्दों का उल्लेख किया गया है। रेखाएं, यदि आपके पास कई हैं, तो समान मोटाई होनी चाहिए, जो "पतली" है। मोटी रेखा का उपयोग केवल तभी करें जब आप उस वस्तु पर ध्यान देना चाहते हैं।

Comments

मैं पूरी तरह से "केवल मोटी लाइनों का उपयोग करें ..." से सहमत नहीं हूं। मोटी हल्की ग्रे-स्केल लाइनें कई मामलों में बहुत प्रभावी हो सकती हैं।

— फ्रैंक हरेल

यह निश्चित रूप से हो सकता है। मेरा सिर्फ यह मतलब था कि यदि आप एक आंख को पकड़ने वाली शैली का उपयोग करते हैं, तो इसका उपयोग एक उद्देश्य के साथ किया जाना चाहिए।

— चुस