欢迎来看雪球说配色！又交给大家配色示范、又教给大家配色原理的内容可不多了。科研图表是我们初步了解一篇文献的开始，好的配色能帮助留下更深刻的印象。组会汇报、小组作业、述职演讲，处处离不开配色的哲学。
配色水平比起科研能力，是能更快得到提升的方面！
已经开始接触SHAP解释的小伙伴们可能对这种红蓝配色，感到十分熟悉：
PMID:38273888
两大科研不出错颜色！
延伸一下在哪都好用
更了解SHAP相关代码的小伙伴，会知道这一组蓝色+洋红是它的默认配色。能够成为默认配色，出图后直接就达到发表级别，需要满足什么条件呢？
最应当做到的一点，就是
色盲色弱友好。
所以，请把你配色库里的红配绿扔掉！
设想你就是那个设计默认配色的人，
你还要考虑哪些方面呢？
简洁和一致性：颜色使用切忌杂乱，通篇文章应保持配色一致，属于统一的视觉风格。
功能性：关键数据用鲜艳或对比强烈的颜色，次要信息或背景用柔和的颜色，达到突出强调，主次有别的效果；标签、文字、坐标轴等与背景也要有良好的对比度，便于阅读和识别。另外，有些期刊有黑白印刷的形式，这种情况就要更加注意所选颜色的明度、灰度区别。
视觉美观：注意视觉风格不能过于亮丽或刺眼，避免使读者感到疲劳。可以借助配色方案工具或积累配色方案，形成和谐的颜色组合。
也就是说，应当抓住对比、鲜明、和谐的关键词。拿捏🤌这三点，离好配色又近了一步！
活用这两大颜色，能有啥效果？
热图
PMID:39075485
堆积柱状图
PMID:39362221
（富集分析）条形图
PMID：39047727
UMAP
PMID：39742806
曼哈顿图
PMID：38359819
有意识地配色，
也会传达出你对科研制图的重视。
只要没有原则性错误，
还是很容易获得审稿人好感的。
只需要一组对比色时，红配蓝是一个不出错的选择；当我们的可视化涉及多个分组，需要更详细的区分时，两个颜色就不够用了。比如单细胞分析的多个聚类和亚组细胞、泛癌分析中多种不同癌症、多种机器学习模型的AUC评估、基因-miRNA调控网络预测等等。甚至GBD（全球疾病负担研究，0实验可发柳叶刀及其子刊）的全球分布示意图也会需要多种颜色。为了防止审稿人视觉疲劳，给自己好不容易确保创新性的文章再多一分记忆点，还是丰富一下配色库吧！
当然，缺少目的性、不归纳地收集，很容易陷入本末倒置的迷局。即使图表好看，分析过程不规范、数据结果不可靠，文章仍然无法被顺利录用。配色是加分项，不是决定项。
需要美化文章配色、优化分析流程，却有心无力的小伙伴们，来找雪球咨询吧！个性化定制陪跑，或者精品成长课程，你需要的，这里都有。
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