ColorBrewer - 데이터 시각화 색상표 팔레트 제공 사이트

 

적절한 색상 선택은 데이터의 가독성을 결정하는 핵심적 요소다.

seaborn, matploblib 등 파이썬의 여러 데이터 관련 라이브러리가 독자적인 팔레트를 제공한다.  

좋은 색 배합은 데이터 분포를 직관적으로 전달할 수 있어야하는데,

이는 내가 나타내고자하는 데이터의 구조에 따라 달라질 수 밖에 없다. 

 

여러 팔레트를 찾아봤지만, 내 기준으로 가장 직관적으로 색상을 선택할 수 있도록 도와주는 사이트는 오늘 소개할 Color Brewer인 거 같다.

 

ColorBrewer는 데이터 클래스의 수, 데이터의 특성에 따른 가장 적절한 팔레트를 제공하는 사이트로, 이를 직접 디자인 또는 프로그래밍 작업에 응용할 수 있는 여러 export 방식도 제공한다.  

 

https://colorbrewer2.org/#type=sequential&scheme=BuGn&n=3

ColorBrewer: Color Advice for Maps

 

ColorBrewer의 전체 화면

 

 

 

ColorBrewer는 data class의 수, data의 특성을 선택할 수 있는 기능을 제공한다. 

 

먼저 data classes의 수를 최소 3개에서 최대 12개의 범위 내에서 선택하면, 이에 따른 서로 구분되는 수의 색상으로 팔레트를 생성한다. 

또한 data 특성을 정할 수 있는데, 크게 sequential, diverging, qualitative로 나눠 제공하고 있다. 

- sequential은 낮은 값에서 높은 값으로 순차적으로 배치되는 데이터에 적합하고,

- diverging은 양 끝단 데이터가 강조되는 형태의 데이터에 적합하며,

- qualitative는 각 class간 order가 없는 형태의 데이터에 적합하다. 

 

데이터 구조에 따른 색배치의 변화

 

ColorBrewer의 또 하나의 강점은 제시되는 색상표 중 색약 고려 색상표, 인쇄 친화적 색상표 등을 고를 수 있는 필터를 제공한다는 점이다. 

 

 

위와 같은 조건들을 통해 특정 색상을 선택하고 나면, 이제 이를 위한 export 기능 또한 제공한다. 

 

 

실제 디자인에 쓸 수 있는 GIMP, Adobe 파일 또는 CSS 클래스, Javascript array(python list로도 사용 가능하다) 형태로 색상을 바로 export할 수 있다. 

 

 

 

기업 등에서는 디자인을 위한 세밀한 색상 선택을 할 수 있겠지만, 개인 프로젝트 단에서는 Color Brewer만으로도 데이터의 색상 배치에 대한 고민은 상당부분 덜 수 있다고 생각한다.