取色板中的颜色
# 查看颜色
library(RColorBrewer)
display.brewer.all()
display.brewer.pal(5, "RdBu")
brewer.pal(3, "RdBu")
以下内容来自：https://www.datanovia.com/en/blog/top-r-color-palettes-to-know-for-great-data-visualization/
用于更改使用ggplot2包或R基本绘图函数生成的图形的默认颜色的顶部R调色板。
演示数据集
我们将使用R内置的iris演示数据集。
head(iris, 6)
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
创建一个按组着色的基本ggplot
您可以通过以下方式根据分组变量更改颜色：
- 将参数映射
color到目标变量。这将应用于点，线和文本 - 将参数映射
fill到目标变量。这将更改区域的填充颜色，例如箱形图，条形图，直方图，密度图等。
在我们的例子中，我们将映射选项color，并fill在分组变量Species分别为散点图和箱形图。
使用Species变量级别按组更改颜色：
library("ggplot2")
# Box plot
bp <- ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length)) +
geom_boxplot(aes(fill = Species)) +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "top")
bp
# Scatter plot
sp <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +
geom_point(aes(color = Species)) +
theme_minimal()+
theme(legend.position = "top")
sp
Viridis调色板
在viridis[R包（由西蒙·卡尼尔）提供了调色板，使美丽的情节是：打印机友好的，感知均匀，易于被那些色盲阅读。
如下安装并加载软件包：
install.packages("viridis") # Install
library("viridis") # Load
该viridis软件包包含四个顺序的色标：“ Viridis”（主要选择）和三个具有类似属性的替代色标（“岩浆”，“血浆”和“地狱”）。
主要功能：
-
scale_color_viridis()：更改点，线和文本的颜色 -
scale_fill_viridis()：更改区域的填充颜色（箱形图，条形图等） -
viridis(n)，magma(n)，inferno(n)和plasma(n)：生成用于基情节，其中调色板n是的颜色来返回数量。
请注意，函数scale_color_viridis()和scale_fill_viridis()具有一个名为的参数option，该参数是一个字符串，指示要使用的colormap选项。共有四个选项：“岩浆”（或“ A”），“地狱”（或“ B”），“血浆”（或“ C”）和“ viridis”（或“ D”，默认选项）。
- ggplot2中的用法
library(ggplot2)
# Gradient color
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width))+
geom_point(aes(color = Sepal.Length)) +
scale_color_viridis(option = "D")+
theme_minimal() +
theme(legend.position = "bottom")
# Discrete color. use the argument discrete = TRUE
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width))+
geom_point(aes(color = Species)) +
geom_smooth(aes(color = Species, fill = Species), method = "lm") +
scale_color_viridis(discrete = TRUE, option = "D")+
scale_fill_viridis(discrete = TRUE) +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "bottom")
- 基本图中的用法。使用该函数
viridis()生成所需的颜色数量：
barplot(1:10, col = viridis(10))
RColorBrewer调色板
RColorBrewer软件包创建了一个漂亮的调色板。您应该首先按照以下步骤进行安装：install.packages("RColorBrewer")。
要显示包装中的所有调色板，请键入以下内容：
library(RColorBrewer)
display.brewer.all()
该软件包包含3种类型的调色板：顺序，发散和定性。
- 顺序调色板（第一个颜色列表），适合从低到高（渐变）的有序数据。调色板名称为：蓝调，BuGn，BuPu，GnBu，绿色，灰色，橘子，OrRd，PuBu，PuBuGn，PuRd，Purples，RdPu，Reds，YlGn，YlGnBu YlOrBr，YlOrRd。
- 定性调色板（第二种颜色列表），最适合表示名义或分类数据。它们并不暗示组之间的大小差异。调色板名称为：重音，暗2，成对，柔和1，柔和2，设置1，设置2，设置3。
- 不同的调色板（第三种颜色列表），同样强调数据范围两端的中间范围临界值和极限值。不同的调色板是：BrBG，PiYG，PRGn，PuOr，RdBu，RdGy，RdYlBu，RdYlGn，光谱
RColorBrewer软件包还包括三个重要功能：
# 1\. Return the hexadecimal color specification
brewer.pal(n, name)
# 2\. Display a single RColorBrewer palette
# by specifying its name
display.brewer.pal(n, name)
# 3\. Display all color palette
display.brewer.all(n = NULL, type = "all", select = NULL,
colorblindFriendly = FALSE)
函数参数说明：
-
n：调色板中不同颜色的数量，最少3种，最大数量取决于调色板。 -
name：以上列表中的调色板名称。例如name = RdBu。 -
type：要显示的调色板类型。允许的值为以下之一：“ div”，“ qual”，“ seq”或“ all”。 -
select：要显示的调色板名称列表。 -
colorblindFriendly：如果为TRUE，则仅显示色盲友好调色板。
要仅显示色盲友好的酿酒机调色板，请使用以下R代码：
display.brewer.all(colorblindFriendly = TRUE)
您还可以通过如下指定其名称来查看单个RColorBrewer调色板：
# View a single RColorBrewer palette by specifying its name
display.brewer.pal(n = 8, name = 'Dark2')
# Hexadecimal color specification
brewer.pal(n = 8, name = "Dark2")
## [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" "#E7298A" "#66A61E" "#E6AB02" "#A6761D"
## [8] "#666666"
ggplot2中的用法。ggplot2中有两个色标功能可用于使用Brebrewer调色板：
-
scale_fill_brewer()用于箱形图，条形图，小提琴图，点图等 -
scale_color_brewer()用于线和点
# Box plot
bp + scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
# Scatter plot
sp + scale_color_brewer(palette = "Dark2")
在基本图中的用法。该函数brewer.pal()用于生成颜色向量。
# Barplot using RColorBrewer
barplot(c(2,5,7), col = brewer.pal(n = 3, name = "RdBu"))
灰色调色板
主要功能：
-
scale_fill_grey()用于箱形图，条形图，小提琴图，点图等 -
scale_colour_grey()用于点，线等
# Box plot
bp + scale_fill_grey(start = 0.8, end = 0.2)
# Scatter plot
sp + scale_color_grey(start = 0.8, end = 0.2
155-2731-8020