这一节主要讲颜色
1. 模拟视觉缺陷者的世界
推荐www.vischeck.com，只要输入目标网站地址，再选择视觉缺陷的种类，就能模拟该患者眼中的网站。
2. 色彩空间 (这里太深奥了)
(1) RGB
加色法 (将红光、绿光、蓝光混合)
使用于电脑屏幕
感知上不尽相同
(2) HSL
Hue: 人们认为的颜色；Saturation: 灰度；Luminance: 亮暗
感知上不尽相同
(3) CIE LAB/LUV
感知上相同
L: 亮暗；AB/UV: 趋近R/G和Y/B相对的色彩通道
LAB: 印刷效果最好；LUV: 显示屏效果最好
3. 为数据上色
名义变量，表示不同种类: Colin Ware在Information Visualization里建议可以使用
红，绿，黄，蓝，黑，白
粉，青，灰，橙，棕，紫
序数变量，表示顺序：不同的色调很难排序，所以用同一色调但亮暗或饱和度不同来表示顺序更有效
例：地图上色
在不同地区涂上不同颜色来表示某变量的地理分布是很受欢迎的一种手法，我经常在选择颜色上花费很多时间，虽然不是总能找到那个看起来非常"slick"的组合，但也有一些小心得，在这里分享一下，欢迎大家积极试验探讨～
州，省等分界线用白色或者浅灰色会比较好
在没有把握的情况下，尽量不要选择大热的颜色，比如亮红，亮黄，当然也不要选择大多数人都不能接受的橄榄色
数据区间不要超过5个(我老板比较喜欢4个)，每个区间的的染色要容易区分。如果数据是表示顺序的话，一般使用同一色调，同时亮暗或饱和度的差距要拉开。
很多时候比起其他颜色，灰色可能是最好的
彩虹色地图和3D效果几乎一样糟糕。大家可以参考文章Dear NASA: No More Rainbow Color Scales, Please
推荐一个自动生成地图颜色的小网站 Color Brewer用户可以选择数据类型、色调、区间数量，还可以选择适合色盲色弱或适合打印等等，当然还可以自己选择颜色～是个好工具
最后引用Tufte的话来结束
…avoid catastrophe becomes the first principle in bringing color to information: Above all, do no harm." -- E.R. Tufte
附上这节的推荐阅读和豆瓣链接
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