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
代码如下：
>plot(x$x1,x$x2,
+ main="relationship between x1 and x2",
+ xlab="x1",
+ ylab="x2",
+ xlim=c(0,100),
+ ylim=c(0,100),
+ col="red")
扩展资料
R语言强大的功能：
1、R的标记语言可以制作可重复生成的Word和Powerpoint文档
R语言中的rmarkdown包可以制作可重复生成的Word文档和Powerpoint幻灯片，而这只需要改变一行YAML的代码。
2、组建和运行一个可交互的网络应用只需要几行代码
几行R代码就可以生成一个可交互的网络应用。比方说如果使用R语言的flexdashboard包， 只需要36行代码，就可以生成一个可交互的动态报表，来探索BMI指数与全国健康营养检查样本结果的关联。
q1, 首先要确定是barplot还是hist，如果是barplot的话，应该不存在breaks的问题，因为barplot的传入参数是个矩阵；我假设你要画的是个hist，我偶遇过这个问题，我的理解是hist的breaks的值要能被范围整除才行；比如x=1:200，break=7的话，就只能画出4个柱来，但如果breaks=10就没问题；基本上是这样的，偶尔也有例外；比如break=5就不行....奇怪得很
最后，没办法的办法，就只能用barplot代替hist了，barplot肯定不会有这个问题，统计下hist参数中的分布情况，转换成矩阵，用barplot吧；
q2, 貌似一般都用一组因素把这些类别区分开，我用abcde，表示你的小学，中学...了，比如这样：
a=1:7b=8:10c=c(9,10,11)d=c(40,55)e=100:110f=factor(c(rep(1,sum(length(a),length(b),length(c))),rep(2,sum(length(d),length(e)))))#先用c()生成数组，在转换成factor，其实数组也ok的，不过plot()中两个数组和factor不一样 x=c(a,b,c,d,e)plot(x~f)q3, 就我所知不行；yes或no一定也要是能映射到x，y范围内的点才行；你是想表示分类结果吗？如果是的话，通常用颜色，或者在点旁边的text表示。
q4, 举个例子吧
x=-50:50y=x^2+x+1z=10*abs(x)+1 plot(x,y,type='l')lines(x,z,lty=3)legend(c('type1','type2'), x=-20,y=2500, col=c('black','red'), lty=c(1,3))legend的x和y是legend的左上角，匿名参数是类型名称，col,lty,pch 是对应的颜色，线类型，和点类型。
最后，我现在多用ggplot2，如果不抵触的话可以看看，和R的基础作图包思路不是很一样，但是图很清新的；
如果还有问题，建议把数据集data.frame粘贴几行上来，我也试试；
