色标一直是一个棘手的话题。它们需要看起来好看，同时还要能代表数据。而我们的眼睛有一些奇怪的怪癖，使得颜色很难正确显示。黄色对我们来说特别亮，而色盲困扰着很大一部分男性。我们知道彩虹色标效果不好，但我们如何设计出好的色标呢？首先，我们应该分析一下颜色到底是什么。
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我们从生物学角度理解颜色的方式与我们常见的心理模型不同。我们的眼睛有两种光接收器。视杆细胞和视锥细胞。视杆细胞在弱光下和捕捉运动时效果很好，但它们看不到太多颜色。视锥细胞位于视网膜的中心，三种视锥细胞分别捕捉红色、绿色和蓝色波长。这就是为什么对我们来说光的原色是红色、绿色和蓝色。如果我们有光谱其他部分的受体细胞，对我们来说，原色将由那些波长组成。
（来源） 红色、绿色和蓝色信号是我们大脑的输入，但这并不是我 委内瑞拉移动数据库 们概念化颜色的最佳方式。色相-饱和度-亮度模型更接近我们对颜色的看法。该模型基于将颜色分解为三个变量（色相、饱和度和亮度），这些变量可以独立控制以确定颜色。 当然，有些模型更接近人类的感知。然而，HSL 很容易概念化，是设计色阶的好空间。在 HSL 空间中，有三种方法可以显示两种颜色之间的差异：
色调提供了我们通常认为的“颜色”的差异。
饱和度让我们能够分辨颜色的强度。
亮度提供尽可能大的对比度。
绝对白色是颜色所能达到的最亮程度，绝对黑色是颜色所能达到的最暗程度，它们之间的距离是 HSL 颜色空间中可能达到的最远距离。黑白色阶将提供最大的对比度范围。不幸的是，没有任何色调，黑白色阶是一种非常暗淡的色阶。因此，如果黑白适合数据，但不适合设计，我们需要添加一些颜色。彩色到白色或彩色到黑色的色阶非常有效，并且适合许多设计。 但即使这些色标也可能没有足够的颜色。有时你需要两种颜色。这时色调对比也变得相当重要。两种色调非常接近的颜色很难区分，并且不会很好地显示数据变化。色调以度为单位测量，因为它是环绕的。色调相差 180º 会产生互补色，并且它们的色调会尽可能地相距较远。不幸的是，互补色并不总是好的配色方案。根据经验法则，色调相差至少 60º 应该会产生良好的效果。 从饱和色调淡化为灰色的效果不如这两种方法，因为几乎没有色调对比度，亮度对比度也很低。在下面的例子中，底部条是顶部条的灰度版本。 有时数据中有一个临界阈值。例如，只要净收入为正，它就是好的。一旦它变为负数，那就是一个临界点。其他时候仍然有一个阈值，但临界线并不严格。温度在 75ºF 左右开始变热，但在此之前相当凉爽。 颜色之间的插值也是一个重要因素。在 HSL 中跨色调插值会产生彩虹色阶，这不是一个好主意。根据您使用的颜色，在YUV、RGB和CMYK颜色空间中进行插值都是有效的。设计色阶时还需注意其他一些问题：色盲是一个主要问题，应避免使用带有红色和绿色成分的色阶，以免色盲者产生混淆。如果要在黑白打印机上打印某些东西（在当今世界很少见），请确保色阶的亮度有对比度。注意色阶中的人造边缘，这可能会使数据中的值看起来比实际更重要。通常，黄色是人造边缘的罪魁祸首。设计好的色阶可能是一项艰巨的任务，但注意混杂问题并从一组好的颜色开始可以大有帮助。获得既美观又能有效显示数据的色阶并非不可能。