目錄
一、背景導引：科研圖表為何需要“配色講究”？
二、色彩基礎認知：別讓“紅綠盲”錯過你的科研成果
三、R語言中的配色庫全景圖
四、案例演示與代碼實戰
??案例1：ggplot2 + viridis 配色的熱圖
??案例2：MetBrewer 中的印象派色彩
五、技巧點撥：如何為SCI圖表選擇“對”的顏色？
六、小結與拓展閱讀
??本講小結：
??延伸閱讀推薦：
?? 封面圖示意（已生成）
一、背景導引：科研圖表為何需要“配色講究”？
在科研可視化中，配色不僅是“好看”，更是“表達”。色彩能突出重點、增強對比、傳達變量含義甚至影響讀者的情緒與判斷。尤其是在SCI論文、學術報告中，一個色彩搭配合理的圖能瞬間提升專業感與審美力。
本講我們從色彩原理、R中可調用的色彩庫、常見調色方案，到頂刊圖例的配色還原，逐步拆解科研繪圖中“好色”的秘密。
二、色彩基礎認知：別讓“紅綠盲”錯過你的科研成果
在學術圖表中，我們要考慮色彩的：
-
?? 感知差異性（Perceptual Differences）：讓不同顏色能被人類視覺系統穩定識別
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?? 數據意義表達：如梯度色表示數值大小，分類色用于分組
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?? 色盲友好性（Colorblind Friendly）：近10%男性有色覺障礙，需避免紅綠配對
??? 推薦色彩模型：
| 模型 | 特點 | 適用場景 |
|---|---|---|
| RGB | 基本色彩組合 | 程序內部色值處理 |
| HCL（Hue-Chroma-Luminance） | 人眼感知友好 | 漸變色、熱力圖 |
| Viridis 色系 | 色盲友好、打印清晰 | 熱圖、密度圖、地圖 |
