配色

強い彩度を持たない色は、無彩色、またはほぼニュートラル色と呼ばれます。純粋な無彩色には、黒、白、すべての灰色とベージュが含まれます。ほぼニュートラル色には、茶色、黄褐色、パステルカラー、および暗めの色が含まれます。ほぼニュートラル色は、あらゆる色相と明度を持つことができます。たとえば、白い背景に黒いテキストを使用する「無彩色」は、Web デザインにおける基本的で一般的なデフォルトの配色の一例です。

ニュートラルカラーは、純色に白、黒、またはグレーを混ぜるか、補色同士を混ぜることで得られます。色彩理論において、ニュートラルカラーは、隣接する彩度の高い色によって容易に変化し、彩度の高い色の補色となる色相を帯びて見える色です。例えば、鮮やかな赤いソファの隣にあるグレーの壁は、明らかに緑がかった色に見えます。

黒と白は、他のほとんどすべての色と相性が良いことが古くから知られています。黒は、組み合わせた色の彩度や明るさを低下させ、白はすべての色相を均等に引き立てます。^{[ 5 ]}

単色配色とは、単一の色相のすべての色（濃淡、明度、彩度）を含む配色であり、基本色相に黒、灰色、白を加えて変化させたものです。その結果、色のコントラストが少ないため、より繊細で穏やかな印象を与えます。

補色配色とは、組み合わせると灰色になる2色、つまり色相環上で反対側に位置する2色を組み合わせた配色です。彩度の高い補色は、色のコントラストを最大限に高めます。

スプリットコンプリメンタリー（複合ハーモニーとも呼ばれる）配色とは、ベースカラーと、ベースカラーから150度と210度離れた2色の計3色で構成される配色です。スプリットコンプリメンタリー配色は、補色配色と同様に鮮やかな視覚的コントラストを持ちながら、圧迫感は少なくなります。

類似色配色（優勢調和とも呼ばれる）は、色相環上で隣り合う色のグループで、1つが優勢色（原色または二次色であることが多い）で、その両側の2つが補色（三次色であることが多い）です。これは通常、ベースカラーと、ベースカラーから30度と330度離れた2つの色からなる3色の組み合わせになります。類似色配色は、暖色のみ、または寒色のみで構成され、一貫した温度を持つ傾向があります。類似色配色は、豊かで半単色的な外観を作り出します。ただし、この配色はコントラストに欠け、補色配色よりも鮮やかさに欠けます。赤、赤橙、橙、黄橙は、類似色の組み合わせの一例です。

類似色配色とは、基本色と、基本色から60度と300度離れた2色の計3色で構成される配色です。類似色配色と同じような一貫性を持ちながら、コントラストがより強くなります。類似色配色の一例としては、赤、黄、マゼンタが挙げられます。

アクセントカラーを用いた類似色配色では、類似色配色の補色をアクセントカラーとして加えます。これは、3つの類似色からなるメインカラーグループに、そのうちの1つの補色（または近補色）をアクセントとして加えることで実現します。補色を用いたアクセントカラーは、メインカラーグループとの興味深いコントラストを生み出します。この配色は、暖色系のアクセントカラーを寒色系の類似色配色に組み合わせたり、寒色系のアクセントカラーを暖色系の配色に組み合わせたりする際によく用いられます。

トライアド配色とは、ベースカラーと、ベースカラーから120度と240度離れた2色からなる3色の組み合わせです。^{[ 6 ]}この配色は、バランスと色の豊かさを保ちながら、鮮明な視覚的コントラストを提供するため、アーティストの間で人気があります。トライアド配色は補色配色ほどコントラストが強くはありませんが、これらの色でバランスと調和を達成しやすくなっています。

四色配色（二重補色配色とも呼ばれる）は、4色を2組の補色ペアに配置した配色です。この配色は調和させるのが難しく、いずれかの色が他の色を支配したり抑制したりする必要があります。4色すべてを均等に使用すると、配色が不均衡に見える場合があります。

• 長方形配色とは、基本色と、基本色から60度、180度、240度離れた3色からなる4色の組み合わせである。^{[ 7 ]}
• 正方形配色とは、基本色と、基本色から90度離れた3色からなる4色の組み合わせである。^{[ 8 ]}

六色配色（三重補色配色、または二重三重補色配色とも呼ばれる）は、基本色と、基本色から60度、120度、180度、240度、300度離れた5色からなる6色の組み合わせです。この配色では、6色が3組の補色ペアとして配置されます。あるいは、2組の三重補色配色、または2組の類似色配色、もしくは長方形四重色配色に補色ペアを追加したものと考えることもできます。この配色の例としては、赤、黄、緑、シアン、青、マゼンタが挙げられます。

科学的に導き出された配色（または科学的カラーマップ）は、均一な色のグラデーションと色覚異常者へのアクセシビリティを取り入れることで、従来の配色（レインボーやジェットなどのスペクトル配色）を改善しようとしています。 ^{[ 9 ]} 1990年代、シンシア・ブリューワーは、特に色覚異常者と協力しながら、地図でのデータ視覚化のためのさまざまな配色について数多くの実験を行いました。^{[ 11 ] [ 10 ]}最終的に、この研究は、複数のデバイスで再現可能で色覚異常者でも使用できるように設計された数十の配色パレットにつながり、2002年にColorBrewerとして知られるインタラクティブツールにまとめられました。 ^{[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]}このパレットは、専門家以外でも確実に使用できるため、すぐに広く受け入れられ、GISやマッピングソフトウェア、その他の視覚化ツールに組み込まれた標準となっています。^{[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]}ユーザーに直接配布されるだけでなく、一般的な視覚化ツールボックスに組み込まれている既製の科学的カラースキームには、次のものがあります。^{[ 9 ]}

• MPL (Matplotlib) カラーマップ (デフォルトのViridisを含む) は、Stéfan van der Walt と Nathaniel Smith によって開発されました。^{[ 19 ]}
• ジェイミー・R・ヌニェスとその同僚によって開発されたCividisカラーマップ。^{[ 20 ]}
• CMOceanカラーマップは、Kristen M. Thyng氏らが開発した。^{[ 21 ]}
• CETカラーマップはピーター・コヴェシによって開発されました。^{[ 22 ]}
• ファビオ・クラメリによって開発された科学的なカラーマップ。^{[ 23 ] [ 24 ]}

二変量または三変量スキームでは、2つまたは3つの直交する連続スキームを使用して、別々の（ただし通常は関連している）変数を表現し、さまざまな混合色で値の異なる組み合わせを表します。このスキームは、各軸の色相が原色である場合に最も効果的です。黒の背景にRGB、白の背景にCMYを使用することで、混合色が可能な限り鮮明になります。適切に作成され、有利な地理的条件（変数が概ね一貫したパターンを示す傾向がある場合）では、これらのカラースキームは変数間の相関関係やその他のパタ​​ーンを視覚化するのに非常に効果的です。それ以外の状況では、一見ランダムな色の混乱が生じる可能性があります。^{[ 25 ]}