¿Por qué usar colormap viridis sobre jet?

Como se anunció en https://www.youtube.com/watch?v=xAoljeRJ3lU , Matplotlib cambia el mapa de colores predeterminado de jet a viridis.

Sin embargo, no lo entiendo muy bien. ¿Quizás porque soy daltónico?

El chorro de mapa de colores original se ve muy fuerte, puedo sentir el contraste:

Si bien el nuevo mapa de colores viridis carece de ese contraste:

¿Alguien puede explicarlo más simple para mí? Necesito la trama para mi trabajo. Y necesito una buena razón para convencer a mi supervisor (ya mí mismo) de que los viridis son mejores.

Mira este video . También puedes buscarlo en Google porque hay muchos ataques de chorro (razonables) en todas partes.

Jet es muy agradable porque es llamativo, colorido y no requiere que pienses en tu escala de colores: incluso si tienes solo algunos valores atípicos, aún obtienes "todas las características" en tu trama. Lo dijiste tú mismo: el jet casi nunca carece de contraste.

Sin embargo, esto tiene un precio muy alto: el jet literalmente muestra cosas que no existen . Se crea el contraste de la nada: basta con cambiar la escala de color un poco en el avión y que debe ver que la imagen es el cambio de forma espectacular. Haga lo mismo en viridis, y simplemente tendría la impresión de que está poniendo más o menos luz sobre exactamente lo mismo.

Si no le gustan los viridis, use los otros mapas de color que se discutieron en el video anterior: tienen las mismas propiedades agradables y no harán que sus datos se mientan. Cambie también la escala de colores: comenzar desde 0, incluso si es lógico desde un punto de vista científico, puede no ser una buena idea representar estos datos específicos (pero cambie su barra de colores para reflejar eso, por ejemplo, "<25").

Pero nuevamente, vea el video, hay muchos ejemplos allí, así como explicaciones completas.

Necesita el gráfico porque necesita mostrar datos y necesita un mapa de colores porque sabe que el color que muestra no será visto por igual por todas las personas: cualquier color es una interpretación a través de nuestra percepción visual.

De hecho, los colores son subjetivos en el sentido de que son interpretados por el cerebro (en el sentido de que un espectro se transforma en una actividad neuronal) en diferentes niveles de valencia (o valor) como una función de la barra de colores dada a su lado. Tus ojos harán un conjunto constante de sacadas para que coincida con la trama con la barra.

JET debe ser prohibido porque es perceptivamente ambiguo. Una primera característica de los colores en la percepción visual es su valor, es decir, el brillo total, que actúa como la característica más directa. Sin embargo, este valor no es monótono en JET, de modo que UN valor en brillo puede inducir valores diferentes en la percepción. Esto es particularmente cierto para el tono azulado - amarillento (y que la mayoría de las veces corresponden a valores cero) que "aparecen" artificialmente en una imagen. Verifique tales curvas en:

Viridis (entre otras alternativas) está hecho para evitar ese problema. Puede leer esta descripción completa para esta elección y cómo adaptar su mapa de colores a la categoría de datos para trazar.

Esto debería convencer a su supervisor.

El problema con el uso de cualquier tipo de escala de color para representar visualmente los datos ordinales es el de la monotonicidad de la luminancia : es decir, si tiene datos que satisfacen algún tipo de relación de ordenación, esa relación debe reflejarse no solo por los cambios en el tono, sino por luminancia El problema con el mapeo de color "jet" es que el punto más alto en el mapeo (correspondiente a valores más grandes) recibe un color rojo, el rango medio recibe un color amarillo-verde y el más bajo es azul, pero si mire el "brillo" percibido (es decir, la luminancia) de esos colores, está claro que este mapeo no es monótono. La otra asignación de color en su pregunta corrige este defecto.

La razón de esta propiedad debería ser obvia, y el menor de ellos es el hecho de que si tales figuras se reproducen en escala de grises, la interpretabilidad no se pierde.

Ya hay varias respuestas agradables aquí, pero creo que aún es pertinente agregar otro punto de vista, desde el excelente artículo

Buenos mapas de colores: cómo diseñarlos. Peter Kovesi. arXiv: 1509.03700 (2015). Software disponible aquí .

que expone de manera muy clara los principios del diseño del mapa de colores y proporciona una herramienta realmente agradable para analizarlos en busca de uniformidad perceptiva:

Este gráfico de 'tabla de lavar' tiene una rampa constante de cero a uno que va de izquierda a derecha a lo largo de la parte inferior, y la parte superior del gráfico tiene una modulación sinusoidal de amplitud uniforme. Para un mapa de color correctamente diseñado, todas las franjas en la parte superior deben mostrar un contraste idéntico, o al menos similar. Sin embargo, cuando se pone jeta prueba, es inmediatamente obvio que este no es el caso:

En otras palabras, hay una tonelada de franjas, en los tramos rojos y particularmente verdes jet, que se quitan completamente y se vuelven completamente invisibles, porque el mapa de color simplemente no tiene ningún contraste allí. Cuando aplica esto a sus datos, el contraste en esas regiones será el mismo que el de las franjas. Del mismo modo, los fuertes contrastes en la parte inferior, en lo que debería ser una escala lineal suave, representan lugares donde el mapa está introduciendo características que no están realmente presentes en los datos.