UPDATE: 2

Verwenden Sie nach Möglichkeit wahrnehmungsmäßig einheitliche Farbkarten. Ich schlage vor, diese nette Toolbox in Matlab ( colorBrewer) oder die neuen wahrnehmungseinheitlichen Farbkarten von Python Matplotlib ( auch in Matlab) zu verwenden.

Die neuen Farbkarten von Matplotlib sehen folgendermaßen aus:

UPDATE:

Wenn Sie Verwenden Sie Matlab, und Sie haben Zugriff auf Matlab R2014b oder höher. Verwenden Sie die Standard-Farbkarte: parula. Sie haben es so entworfen, dass es eine gute Farbkarte ist, nicht nur für den Druck von b&w, sondern auch für die korrekte Datenvisualisierung (dh es werden aufgrund der Farbwahl keine Funktionen hinzugefügt, wie dies bei Jet der Fall ist).

Erläuterung: http://blogs.mathworks.com/steve/2014/10/20/a-new-colormap-for-matlab-part-2-troubles-with-rainbows/

Parula sieht folgendermaßen aus:

Ursprüngliche Antwort

Verwenden Sie die "heiße" Farbkarte. Wenn Sie Matlab verwenden, ist dies eine der erstellten Farbkarten. Ich glaube, als in Numpy und anderen Sprachen ist auch diese Farbkarte enthalten.

Im Bild unten sehen Sie, wie die häufig verwendete Farbkarte "Jet", "Hot" und "Grau" angezeigt wird in Graustufen. Es ist zu sehen, dass die "heiße" Farbkarte sowohl in Farbe als auch in Graustufen recht gut ist.

Vielen Dank an diejenigen, die darauf hingewiesen haben, dass Parula die neue Standard-Matlab-Farbkarte ist und dieses Problem gut löst. Ich werde eine allgemeinere Erklärung geben, warum dieses Problem auftritt. Eine sehr gute Artikelserie über Farbkarten finden Sie hier.

Ich werde die Farbkarte aus Gründen, die in Kürze klar werden, als eine Reihe von Farben im Laborbereich betrachten. Im Laborraum repräsentiert L die Helligkeit der Farbe und a und b geben die Farbe an. Daher können wir die Konvertierung in Graustufen so betrachten, dass nur die L-Komponente (mit a = b = 0) verwendet wird. Um gut in Graustufen umzuwandeln, sollte unsere Farbkarte in L monoton und idealerweise ungefähr linear sein.

Das 3D-Farbinspektor-Plugin für imageJ bietet ein praktisches Werkzeug zur Visualisierung der Farbkarten im Laborraum. Wenn Sie die Jet-Farbkarte (die alte Matlab-Standardeinstellung) auf diese Weise betrachten, wird das Problem klar. Jet ist nicht monoton in der Helligkeit und nähert sich der maximalen Helligkeit irgendwo im grün / gelben Bereich. Bei der Konvertierung in Graustufen erscheinen die beiden Enden der Karte daher dunkel, während das Zentrum hell ist.

Vergleichen Sie dies mit der Parula-Farbkarte, deren Helligkeit monoton ist. Wenn Sie weitere Analysen durchführen, können Sie auch zeigen, dass die Helligkeit einigermaßen linear ist. Die Konvertierung in Graustufen ist daher ziemlich gut.

Es gibt viele andere Farbkarten, die ebenfalls diese Eigenschaft der monotonen Helligkeit aufweisen, insbesondere die meisten monotonen Karten. Es ist jedoch auch vorteilhaft, den Abstand zwischen den Farben im Laborbereich zu maximieren, um die Klarheit beim Anzeigen in Farbe zu erhöhen. Monochrome Karten sind in dieser Hinsicht relativ schwach, da sie einen viel begrenzteren Bereich von ab-Werten aufweisen als Karten vom Regenbogentyp.

Ich denke, die Standardfarbkarte ist in den meisten Fällen nicht so gut, da sie mit im Wesentlichen vier verschiedenen Farben anders aussehen kann als sie ist. Ein sehr klares Beispiel für das, was ich sage (und eine Reihe von Beschimpfungen, warum man MATLAB nicht verwenden sollte).

Siehe den gelben Streifen ? Es ist im Wesentlichen ein Artefakt von Jet und keine Eigenschaft der Daten (mehr auf dem Post).

Für eine bessere Option würde ich Color Brewer vorschlagen, was darauf hindeuten kann Sie verschiedene Farbschemata sicher für Schwarzweiß, farbenblind freundlich usw.

Verwenden Sie für eine kostenlose (und vielleicht schönere?) Alternative zu Parula Python matplotlibs Viridis . Sehen Sie sich diesen faszinierenden Vortrag für seine Entwicklung an:

Die Beispielbeispiele sagen so ziemlich alles. Wenn Sie sich ansehen, wie die verschiedenen Farbtöne in eine Graustufe übersetzt werden, sehen Sie, dass eine zweifarbige Skala von einer dunklen Farbwiedergabe in Schwarzweiß zu einer hellen Farbwiedergabe übergeht in s / w wäre die lösung. Dies unterscheidet sich jedoch nicht wesentlich von der Verwendung einer monochromen Skala von hell bis dunkel, da die Grenze zwischen Farbe eins und Farbe zwei möglicherweise nur in Farbe und nicht in Schwarzweiß deutlich sichtbar ist.

Es gibt also Gründe für den Versuch, Grafiken in Schwarzweiß zu lösen, bis es eindeutig unmöglich ist, das, was Sie visualisieren möchten, in einer anderen Form als mit mehreren Farben zu lösen. In der Vergangenheit würde man immer argumentieren, dass das Kopieren von Farbpapieren zu schlechten Schwarzweißkopien führen würde, da es möglich ist, Farbkopierer, eine Kombination aus Scannen und Drucken in Farbe oder das Herunterladen eines PDF-Dokuments zum Drucken in Farbe zu verwenden

Obwohl Farbe überall um uns herum ist, gibt es immer noch Gründe, Schwarzweiß als primäre Wahl zu betrachten. Farbenblindheit (wie in einer anderen Antwort erwähnt) ist ein solcher Grund. Plotsoftware, sei es rudimentär als Excel oder fortgeschrittener als Matlabforces-Farbe in Fällen, in denen dies nicht erforderlich ist.

In der gewählten Antwort wird die 'heiße' Farbkarte erwähnt, aber ich finde, dass diese oft zu hell ist. Ich finde, dass die "kalte" Farbkarte (oben) oft besser funktioniert.

Auch hat niemand monochrome Farbkarten (unten) erwähnt. die sind wie Graustufen, aber ohne das Grau. Diese geben Ihnen die Möglichkeit, einen beliebigen Farbton auszuwählen, was hilfreich sein kann, um die Farbkarte in andere Elemente einer Präsentation / eines Posters / eines Berichts usw. einzufügen. Und Sie bleiben garantiert in Schwarzweiß aussagekräftig.

Ich gebe mehr Details in diesem Beitrag

Ich könnte eine Antwort auf Ihre Frage schreiben, aber warum umschreiben, wenn das genaue Problem, das Sie beschreiben, und seine Lösung auf dieser Webseite ausführlich erklärt wurden?

https: //cran.r-project. org / web / packages / viridis / vignettes / intro-to-viridis.html

Dort finden Sie die folgenden Farbskalen:

• Viridis
• Magma
• Plasma
• Inferno
• Cividis