配色¶

viridisカラーマップ¶

viridisカラーマップは、Stéfan van der Walt (@stefanv) 氏とNathaniel Smith (@njsmith) 氏によって開発された¹。開発の経緯はSciPy 2015での発表³を動画で確認できる²。viridisカラーマップの定義はCC0ライセンスで colormap/colormaps.py で公開されている²。

viridisカラーマップは、PythonのMatplotlibにおいてバージョン1.5から導入され、バージョン2以降からはデフォルトのカラーマップとして設定されている²。Rのggplot2には、viridisカラーマップを使うための関数が組み込まれている⁴。

例¶

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

gradient = np.linspace(0, 1, 256)
plt.imshow(
    X=np.vstack((gradient, gradient)),
    aspect=16,
    cmap=matplotlib.colormaps["viridis"],
)
plt.axis("off")
plt.savefig(
    fname="test_viridis_cmap.png",
    bbox_inches="tight",
    transparent=True,
)

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

palette = sns.color_palette(
    palette="viridis",
    n_colors=8,
    as_cmap=False,
).as_hex()
sns.palplot(palette)
plt.savefig(
    fname="test_viridis_palette.png",
    bbox_inches="tight",
    transparent=True,
)

Okabe-Itoカラーパレット¶

Okabe-Itoカラーパレットは、岡部正隆氏と伊藤啓氏が提案しているカラーパレットである⁵。CUD (Color Universal Design) カラーパレットとよばれることもあるようだ。カラーユニバーサルデザイン機構（CUDO）が普及活動を行っており日本国内では良く知られているようだ。書籍『Fundamentals of Data Visualization』のデフォルトのカラースケールとして使用されていたことなどから、海外でも知られているようだ。

Okabe-Itoカラーパレットについて、海外で良く参照されている文献⁵は最終更新日が2008年となっているが、カラーユニバーサルデザイン機構が公開しているカラーユニバーサルデザイン推奨配色セットは2018年にver.4に改定されており⁶、若干数値が変わっているようだ。色数も異なるようだ。Matplotlibのチケットへのコメント⁹などを見るに、英語版の公式の最新版の説明が必要とされているようだ。

Okabe-Itoカラーパレットは、書籍『Fundamentals of Data Visualization』のデフォルトカラースケールとして使用されている¹⁰。この書籍は、CC BY-NC-ND 4.0で公開されている¹⁰。日本語版は『データビジュアライゼーションの基礎』という書名でオライリージャパンから出版されている¹¹。

Okabe-Itoカラーパレットは、PythonのMatplotlibにおいては、現在のところ自力でカラーマップを作成して使う必要があるようだ。一方、Rではバージョン4.0.0からカラーパレットの1つとしてOkabe-Itoが含まれている¹²。

例¶

以下に、文献⁵のカラーパレットを示す。

No.	Name	HEX⁷	RGB⁸
1	Black	#000000	rgb(0 0 0)
2	Orange	#e69f00	rgb(230 159 0)
3	Sky Blue	#56b4e9	rgb(86 180 233)
4	Bluish Green	#009e73	rgb(0 158 115)
5	Yellow	#f0e442	rgb(240 228 66)
6	Blue	#0072b2	rgb(0 114 178)
7	Vermillion	#d55e00	rgb(213 94 0)
8	Reddish Purple	#cc79a7	rgb(204 121 167)

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

palette = sns.color_palette(
    [
        "#000000",
        "#E69F00",
        "#56B4E9",
        "#009E73",
        "#F0E442",
        "#0072B2",
        "#D55E00",
        "#CC79A7",
    ]
)
sns.palplot(palette)
plt.savefig(
    fname="dest/okabeito_palette.png",
    bbox_inches="tight",
    transparent=True,
)

用語の整理¶

CVD (Color Vision Deficiency) or Color Blindness
- Types of Color Vision Deficiency | National Eye Institute
- Colblindor – All about Color Blindness
CUD (Color Universal Design)
- CUDとは – NPO法人カラーユニバーサルデザイン機構 CUDO
  - NPO法人カラーユニバーサルデザイン機構が提唱
  - 人間の色覚の多様性に対応し、より多くの人に利用しやすい配色を行った製品や施設・建築物、サービス、情報を提供するという考え方を「カラーユニバーサルデザイン（略称CUD）」と呼びます。
- CUDに基づいた配色
  - Color Universal Design (CUD) / Colorblind Barrier Free
  - カラーユニバーサルデザイン推奨配色セット
- 色覚の呼称 – NPO法人カラーユニバーサルデザイン機構 CUDO
  - CUDOは色覚型の5種類（C型、P型、D型、A型、T型）を対等に扱うことを提唱している。その上で、割合が最も多いC型を「一般色覚者」と呼び、C型色覚以外を色の対応の不十分な社会における弱者として「色・弱者（しきじゃくしゃ）」と呼んでいる。
- CUDの考え方においては、色覚には多様性があり、全ての色覚のタイプはフラットに考える。仮に、特定のタイプの色覚がマイノリティであったとしても、それを異常とはよばない。つまり、CUDにおいては、「色覚異常に配慮した」という表現は誤りである。「色覚多様性に配慮した」と表現する。
色覚多様性（Color Vision Variation）
- 日本遺伝学、遺伝学用語改訂について、2017-09-11
  - 色覚多様性は、日本遺伝学会が提案する呼称（概念）である。
  - 英語の「Color Blindness」を日本語では「色覚多様性」と改訂し、改訂後の邦訳を「Color Vision Variation」とする。
  - ここでの改訂は概念的な変更も有するように想像するが、同一の概念を指すものか、異なる概念を指すものかは、この「お知らせ」からは「→」で表現されているだけであり、明確に読み取れない。遺伝単を読むしかまいか。CUDOも色覚多様性という呼称を使用している。
- 日本人類遺伝学会、遺伝学用語改定のお知らせ、2017-09-26
  - これまで「彷徨変異」と呼称していた概念を「多様性（バリエーション、variation）」と改定した。
- CUDOも色覚多様性という呼称を使用している。
  - 色覚多様性とは – NPO法人カラーユニバーサルデザイン機構 CUDO
- 医学用語としてはどうか？
  - 調査中

その他のリンク¶

Introduction to the viridis color maps ↩
matplotlib colormaps ↩↩↩
A Better Default Colormap for Matplotlib | SciPy 2015 | Nathaniel Smith and Stéfan van der Walt ↩
Viridis colour scales from viridisLite — scale_colour_viridis_d • ggplot2 ↩
Color Universal Design (CUD) / Colorblind Barrier Free ↩↩↩
カラーユニバーサルデザイン推奨配色セットについて – NPO法人カラーユニバーサルデザイン機構 CUDO ↩
HEX (hexadecimal): hex-color - CSS: Cascading Style Sheets | MDN ↩
RGB (red-green-blue): rgb-colors - CSS: Cascading Style Sheets | MDN ↩
[ENH]: Add Universal Color Design categorical palette · Issue #27757 · matplotlib/matplotlib ↩
Claus O. Wilke, Fundamentals of Data Visualization, 2019, ISBN:9781492031086. ↩↩
Claus O. Wilke 著、小林儀匡、瀬戸山雅人訳、データビジュアライゼーションの基礎―明確で、魅力的で、説得力のあるデータの見せ方・伝え方、2022、ISBN: 978-4-87311-953-3. ↩
A New palette() for R - The R Blog ↩