R语言中的渐变色

Python027

R语言中的渐变色,第1张

如何使用R语言画出漂亮的图，颜色很重要，既要协调，又有有一定的分辨力。

可以拿到任意多个颜色，当然颜色越多，分辨力越低。

barplot(rep(1,8), col=rainbow(8),border=NA)

rainbow(8)

[1] "#FF0000FF" "#FFBF00FF" "#80FF00FF" "#00FF40FF" "#00FFFFFF" "#0040FFFF"

[7] "#8000FFFF" "#FF00BFFF"

barplot(rep(1,20), col=rainbow(20),border=NA) #分辨力降低

par(mfrow=c(4,1), mar=c(0,2,2,0) )

n=10

#heat.colors()从红色渐变到黄色，再变到白色

barplot(rep(1,n), col= heat.colors(n), border=NA, main="heat.colors") 

#terrain.colors() 从绿色渐变到黄色，再到棕色，最后到白色 

barplot(rep(1,n),col=terrain.colors(n), border=NA, main="terrain.colors")

#topo.colors() 从蓝色渐变到青色，再到黄色，最后到棕色 

barplot(rep(1,n),col=topo.colors(n), border=NA, main="topo.colors")

#cm.colors() 从青色渐变到白色，再到粉红色

barplot(rep(1,n),col=cm.colors(n), border=NA, main="cm.colors")

(1)

library(RColorBrewer)

display.brewer.all() #显示全部颜色集合

# 挑选某一个集合

#barplot(rep(1,8),col=brewer.pal(8,"Dark2")[1:8]) #基础语法

myColors=brewer.pal(8,"Dark2")[1:8] #Dark2主题有8种颜色

par(mfrow=c(4,1), mar=c(0,2,2,0) )

barplot(rep(1,8),col= myColors, main="Dark2"  )

#

n=15 #nrow(df)

barplot(rep(1, n ),col= colorRampPalette(colors = myColors)( n ),main="Default:linear") #则由8种生成15种颜色

barplot(rep(1, n ),col= colorRampPalette(colors = myColors, interpolate ="linear")( n ),main="linear" ) #插值方式

barplot(rep(1, n ),col= colorRampPalette(colors = myColors, interpolate ="spline")( n ),main="spline") #插值方式

colSet2 # 获取颜色16进制表示

# [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" "#E7298A" "#66A61E" "#E6AB02" "#A6761D" "#666666"

解释:

n=5barplot(rep(1,n), col= colorRampPalette (colors = c('red', 'white'))( n ))

colorRampPalette 函数可以混合任意两种及更多颜色，通过插值，生成更多色彩。

(2) 目测其他几个预制颜色集合

n=8barplot(rep(1,n),col= brewer.pal(n,"Set2")[1:n] ) # set2 共8种颜色

ref:

biomooc.com

r代码默认的颜色改回来使用scales包。R语言ggplot中的颜色ggplot2分组时默认使用的颜色，可以从另一个hadley写的包，进入scales包中有调用改变颜色。这个包算是一个工具包，用于和hadley写的其他包配合使用，颜色是其中一部分。