可視化のすすめ（１）

論文を書くときにいつもハマる罠。可視化地獄にそろそろハマらないようになりたい。そして何より美しい図を作れるようになりたい。これまでは論文を書くこと、グラフが読めることが何よりの優先事項だったが、そろそろいい大人なので可視化の方法も洗練させていきたい。特にS誌やN誌はこの辺り、とてもうるさい。海外の大きなプロジェクトでも可視化の色などには気を遣っていることもわかりました。私の参加していたプロジェクトではテーマカラーのようなものが決まっていて、特にハイインパクトのジャーナルへはそのテーマカラーを使って統一感を出しているようでした。特に観測データ屋さん的には見た目が大事。たかが見た目、されど見た目。

特に科学雑誌に投稿するにあたって気にすべきこと（もはやマナーのようになっている）は色盲の人にも理解できる作図である。ただ、色盲でないがため、どのように選べばいいのか難しいところだ。赤と緑を同じ図に使うな、というのが基本方針だが、中間的な色はどうなのだろうかとか疑問が湧いてくる。そんなときに便利なツールを発見した。Color Cycle Picker (https://colorcyclepicker.mpetroff.net/) は色を選んでいくと、色盲の人に識別しにくい色を取り除いていってくれるので、色盲の人に優しいカラーセットを作ることができる。これまで、Matplotlibのデフォルトの色を使うことが多かったが、これで私的に美しい色のセットを作れそう。

ポップ
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Wa
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アース系
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Pythonによる実装は
import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler
plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = cycler(color=['#4E79A7', '#F28E2B', '#E15759','#76B7B2','#59A14E', '#EDC949','#B07AA2','#FF9DA7','#9C755F','#BAB0AC'])