我正在制作一张地图，显示河流河段的得分结果。分数结果是从 1 到 7的整数。
现在我想为我的结果制作一个图例和颜色代码。但是，我不想使用太多的色调，因为人眼/大脑并不能真正区分超过 +/- 5 种色调。
所以我的问题是：我如何将我的 7 个（非连续）分数结果分成 5 个类别用于我的图例？
我想到了以下选项：
传说1：
传说2：
结果 <= 1.4
1.4 < 结果 <= 2.8
2.8 < 结果 <= 4.2
4.2 < 结果 <= 5.6
结果 > 5.6
我对第一个传说的问题是，我会在视觉上欺骗我的观众，让他们认为极端价值观比实际更普遍。我对第二个图例的问题是我的结果值不是连续的，所以实际上第二个图例看起来像这样：
结果 = 1
结果 = 2
结果 = 3 - 4
结果 = 5
结果 = 6 - 7
同样，我的数据会在视觉上出现偏差并欺骗我的观众。
处理这种情况的正确方法是什么？或者任何类似的情况（例如 9 或 11 或 13 个结果值）？
谢谢！
您不必使用相同颜色的阴影。如果它们之间有足够的对比度，您可以保留 7 种颜色。
和配色方案"Gradient"可用于选择 7 种颜色。"Indexed"ColorData
一些例子包括。
BarLegend[{#, {0, 7}}, Range@7,
LegendLabel -> #,
LegendLayout -> "Row"] & /@
{"BrightBands", "DarkBands", "Rainbow", "LightTemperatureMap", "TemperatureMap", "ThermometerColors"} //
Multicolumn[#, 3] &
BarLegend[{#, {0, 7}}, Range@7,
LegendLabel -> Last@ColorData[#, "AlternateNames"] <> " (" <> ToString@# <> ")",
LegendLayout -> "Row"] & /@
{96, 109, 110, 111} //
Multicolumn[#, 2] &
需要设置ColorFunctionScalingand选项才能使用该方案。ColorFunction
BarChart[Range@7,
ColorFunctionScaling -> False,
ColorFunction -> ColorData[{"TemperatureMap", {0, 7}}]
]
对于大量离散值，"Gradient"可以使用配色方案而不限制等高线的数量。
例如
Plot[x, {x, 0, 41},
ColorFunctionScaling -> False,
ColorFunction -> ColorData[{#, {0, 41}}],
PlotLabel -> #,
Filling -> Axis,
PlotLegends -> Automatic,
ImageSize -> Medium
] & /@ {"TemperatureMap", "ThermometerColors"} //
Column
希望这可以帮助。
