Pourquoi utiliser colormap viridis sur jet?

Comme annoncé dans https://www.youtube.com/watch?v=xAoljeRJ3lU , Matplotlib change la palette de couleurs par défaut de jet en viridis.

Cependant, je ne le comprends pas très bien. Peut-être parce que je suis daltonien?

Le jet de palette de couleurs d'origine a l'air très fort, je peux sentir le contraste:

Alors que la nouvelle palette de couleurs viridis manque de contraste:

Quelqu'un peut-il expliquer cela plus simplement pour moi? J'ai besoin de l'intrigue pour mon papier. Et j'ai besoin d'une bonne raison pour convaincre mon superviseur (et moi-même) que le viridis est meilleur.

Regardez cette vidéo . Vous pouvez également le rechercher sur Google car il y a beaucoup de coups bas (raisonnables) partout.

Jet est très agréable car il est flashy, coloré et ne vous oblige pas à penser à votre échelle de couleurs: même si vous n'avez que quelques valeurs aberrantes, vous obtenez toujours "toutes les fonctionnalités" dans votre intrigue. Vous l'avez dit vous-même: le jet ne manque presque jamais de contraste.

Cependant, cela a un prix très élevé: le jet montre littéralement des choses qui n'existent pas . Cela crée un contraste de nulle part: changez juste un peu votre échelle de couleurs en jet et vous devriez voir que l'image change radicalement. Faites la même chose dans viridis, et vous auriez simplement l'impression que vous mettez plus ou moins de lumière sur la même chose.

Si vous n'aimez pas viridis, utilisez les autres cartes de couleurs qui ont été discutées dans la vidéo ci-dessus: elles ont les mêmes belles propriétés et ne feront pas mentir vos données. Modifiez également l'échelle de couleurs: à partir de 0, même si cela est logique d'un point de vue scientifique, ce n'est peut-être pas une bonne idée de représenter ces données spécifiques (mais changez votre barre de couleurs pour refléter cela, par exemple "<25").

Mais encore une fois, regardez la vidéo, il y a beaucoup d'exemples ainsi que des explications complètes.

Vous avez besoin de l'intrigue parce que vous devez montrer des données et vous avez besoin d'une carte de couleurs parce que vous savez que la couleur que vous montrez ne sera pas vue de la même manière par toutes les personnes: toute couleur est une interprétation à travers notre perception visuelle.

En effet, les couleurs sont subjectives en ce sens qu'elles sont interprétées par le cerveau (en ce sens qu'un spectre se transforme en activité neuronale) en différents niveaux de valence (ou valeur) en fonction de la barre de couleur donnée à côté. Vos yeux feront un ensemble constant de saccades pour faire correspondre l'intrigue avec la barre.

Le JET doit être interdit car il est ambigu sur le plan de la perception. Une première caractéristique des couleurs dans la perception visuelle est leur valeur, c'est-à-dire la luminosité totale, qui agit comme la caractéristique la plus directe. Cependant, cette valeur n'est pas monotone en JET, de sorte qu'une seule valeur de luminosité peut induire différentes valeurs de perception. Cela est particulièrement vrai pour le ton bleuâtre - jaunâtre (et que la plupart du temps ceux qui correspondent à des valeurs nulles) qui "surgissent" artificiellement d'une image. Vérifiez ces courbes sur:

Viridis (entre autres alternatives) est conçu pour éviter ce problème. Vous pouvez lire cette description complète de ce choix et savoir comment adapter votre palette de couleurs à la catégorie de données à tracer.

Cela devrait convaincre votre superviseur.

Le problème avec l'utilisation de n'importe quel type d'échelle de couleur pour représenter visuellement des données ordinales est celui de la monotonie de la luminance : c'est-à-dire que si vous avez des données qui satisfont une sorte de relation d'ordre, cette relation devrait se refléter non seulement par des changements de teinte, mais par luminance. Le problème avec le mappage de couleur "jet" est que le point le plus élevé du mappage (correspondant à des valeurs plus grandes) reçoit une couleur rouge, la plage médiane est donnée une couleur jaune-vert et le plus bas est bleu - mais si nous regardez la "luminosité" (c'est-à-dire la luminance) perçue de ces couleurs, il est clair que ce mappage n'est pas monotone. L'autre mappage de couleurs dans votre question corrige ce défaut.

La raison de cette propriété doit être évidente, dont le moindre n'est pas le fait que si de telles figures sont reproduites en niveaux de gris, l'interprétabilité n'est pas perdue.

Il y a déjà plusieurs bonnes réponses ici, mais je pense qu'il est toujours pertinent d'ajouter un autre point de vue, à partir de l'excellent article

Bonnes cartes en couleur: comment les concevoir. Peter Kovesi. arXiv: 1509,03700 (2015). Logiciel disponible ici .

qui expose de façon très claire les principes de la conception de la carte des couleurs et fournit un outil vraiment sympa pour les analyser pour l'uniformité perceptuelle:

Ce tracé «planche à laver» a une rampe régulière de zéro à un allant de gauche à droite le long du bas, et le haut du tracé a une modulation sinusoïdale d'amplitude uniforme. Pour une carte en couleurs correctement conçue, toutes les franges en haut doivent présenter un contraste identique ou au moins similaire. Cependant, lorsque vous vous mettez jetà l'épreuve, il est immédiatement évident que ce n'est pas le cas:

En d'autres termes, il y a une tonne de franges, dans le rouge et en particulier dans le vert jet, qui se détournent complètement et deviennent complètement invisibles, car la carte des couleurs n'a tout simplement pas de contraste. Lorsque vous appliquez cela à vos données, le contraste dans ces régions ira de la même manière que les franges. De même, les contrastes nets le long du bas, sur ce qui devrait être une échelle linéaire lisse, représentent des endroits où la carte introduit des entités qui ne sont pas vraiment présentes dans les données.