色覚異常フレンドリーなカラーパレット
- 色覚異常には先天性のものと後天性のものがあるが、先天性のものにも複数の種類が知られている。日本人に多いのは先天性赤緑色覚異常で、２種類に分かれます(こちら)。英語での名称はDichromacy (２種類がprotanopia and deuteranopia)
- 色覚異常がどういうことなのかを、コンピュータ的には、「正常型」の人にとっての「色」をrgbシステム等を用いた「カラーコード」にした上で、色覚異常者が色のセットをどのように知覚するか・弁別するかに応じて、カラーコード対応表を作ることで表現する。
- 日本人に多い２種類の先天性赤緑色覚異常でのカラーコード対応を表現したのが色覚異常(Wikipedia)にある、１型２色覚RGBW、２型２色覚RGBWの色パターン。いずれも、上２つのバー（赤バーと緑バー）との区別が難しくなっている
- Rには色覚異常を意識したパッケージが（少なくとも）２つある。その２つの名前はdichromatとviridis
- dichromatには、「正常：色覚異常の色対応表データ」があり、normal, protan, deutan, tritanの４タイプの対応関係が256 x 3 x 4アレイ（x3は３原色）に納めてあり
data("dalton", package = "dichromat") par(mfrow = c(4, 1)) image(matrix(1:256, 128), col = dalton.colors$normal) image(matrix(1:256, 128), col = dalton.colors$deutan) image(matrix(1:256, 128), col = dalton.colors$protan) image(matrix(1:256, 128), col = dalton.colors$tritan)
- とすることで次のような色対応が表示できる正常＝normal、赤緑色覚異常の２タイプがdeutanとprotan。
- また、関数dichromat()はカラーコードを変換する
- このようにdichromatパッケージは色覚異常での色の見え方を再現する情報・関数を提供する
- 他方、viridisというパッケージは、こういうカラーパレットを使うと複数タイプの色覚異常でも識別できるよ、というカラーパレットを提供する
- 色覚異常にはいろいろなパターンがあり、３原色のすべての知覚が障害されていることもあり、色で区別することを求めるよりも、明暗コントラストで識別可能にする方向でのカラーコーディングがよい。結局、それはグレースケール化しても識別できるようにするということ
- このviridisパッケージは、pythonのmatplotlib2.0でデフォルト採用しているviridisのR化だという
- こちらがサイト
- サイトには色々書いてあるけれど、簡単に言えばcolor.paletteとしてviridisパッケージが提供する４種類のカラー系列を使いましょう、ということ
- カラー４系列はviridis,magma, plasma, inferno
t <- seq(from=0,to=1,length=100)*2*pi x <- cbind(sin(t),cos(t)) plot(x,col=viridis(length(t)),pch=20)
x <- matrix(0,100,10) for(i in 1:10){ x[,i] <- sort(rnorm(100,sample(1:10,1),sd=sample(1:5,1))) } df <- as.data.frame(x) matplot(df,type="l",col=viridis(10),lwd=5)
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