Farbsammlungen

Eine Farbkollektion besteht aus mehreren aufeinander abgestimmten Paletten, die gut zusammenpassen. Looker enthält 15 integrierte Farbsammlungen, mit denen Benutzer thematische Visualisierungen und Dashboards erstellen können.

Jede Sammlung enthält kategoriale, sequenzielle und auseinanderlaufende Farbpaletten. Wenn Sie eine neue Visualisierung erstellen und eine Farbsammlung auswählen, verwendet Looker standardmäßig den Palettentyp, der für diesen Visualisierungstyp am besten geeignet ist. Sie können jedoch zu einer anderen Palette in der Sammlung wechseln oder die verwendete Palette bearbeiten.

Looker-Administratoren können für alle Visualisierungen eine Standardfarbsammlung festlegen. Administratoren können auch benutzerdefinierte Farbsammlungen erstellen.

Farbsammlungs-IDs

Farbsammlungs-IDs und Paletten-IDs können in LookML-Dashboards verwendet werden, um Farben auf verschiedene Teile von Visualisierungen anzuwenden. Sammlungs-IDs und Paletten-IDs für neue benutzerdefinierte Farbsammlungen basieren auf dem Namen der jeweiligen Sammlung. So können LookML-Dashboards, die diese Sammlungen verwenden, einheitlich in allen Instanzen gerendert werden, wenn beide Instanzen dieselben benutzerdefinierten Sammlungen mit identischem Namen haben.

Eine benutzerdefinierte Farbsammlung mit dem Namen „Benutzerdefinierte Farben des Unternehmens“ hat beispielsweise die folgenden IDs:

  • Sammlungs-ID: company-custom-colors
  • ID der kategorischen Palette: company-custom-colors-categorical-0
  • Sequenzielle Farbpaletten-ID: company-custom-colors-sequential-0
  • ID der divergenten Palette: company-custom-colors-diverging-0

Da IDs auf Sammlungsnamen basieren, dürfen zwei Sammlungen in einer einzelnen Instanz nicht denselben Namen haben. Außerdem ändern sich die Sammlungs-ID und die Paletten-ID nicht, wenn der Name einer Farbsammlung geändert wird.

Die integrierten Farbsammlungen von Looker erhalten instanzspezifische alphanumerische IDs.

Farbsammlungspaletten in Looker

Jede Farbsammlung enthält kategoriale, sequenzielle und auseinanderlaufende Paletten.

  • Kategorische Paletten sind nützlich, um die Unterschiede zwischen Reihen zu veranschaulichen, wenn die Daten nicht grundsätzlich geordnet sind.
  • Sequenzielle Paletten eignen sich zum Visualisieren sortierter oder numerischer Daten, die von niedrigen bis hin zu hohen Werten reichen.
  • Abweichende Paletten sind nützlich, um Daten mit einem sinnvollen oder neutralen zentralen Wert wie Null mit positiven und negativen Werten auf beiden Seiten darzustellen.

Die Dalton-Farbkollektion deckt verschiedene Formen von Farbblindheit ab.