r语言中grey.colors函数怎么用

Python017

r语言中grey.colors函数怎么用,第1张

一、R预设调色板

这一系列函数有5个,即:

rainbow

heat.colors

terrain.colors

topo.colors

cm.colors

在R环境里面输入问号(?)和上面任一函数名就可以获得这5个函数的用法说明。这些函数最少需要一个参数,n,表示要得到颜色的数量。n在系统允许范围内没有限制。下面用彩虹色调色板函数rainbow产生的颜色绘一个色盘:

>setwd("D:/")n=1000

>png("rainbow.disc.png", bg = "transparent")

>par(mar = c(0,0,0,0))

>pie(rep(1,times=n),labels="",col=rainbow(n),border=rainbow(n))

>dev.off()运行后回在D盘根目录下得到一个rainbow.disc.png文件,图形如下:

五个调色板产生的颜色对比如下:

>par(mfrow=c(5,1))par(mar=c(0.1,0.1,2,0.1))par(xaxs="i", yaxs="i")

>n <- 10000

>barplot(rep(1,times=n),col=rainbow(n),border=rainbow(n),axes=FALSE, main="Rainbow colors")box()

>barplot(rep(1,times=n),col=heat.colors(n),border=heat.colors(n),axes=FALSE, main="heat.colors")box()

>barplot(rep(1,times=n),col=terrain.colors(n),border=terrain.colors(n),axes=FALSE,main="terrain.colors")box()

>barplot(rep(1,times=n),col=topo.colors(n),border=topo.colors(n),axes=FALSE, main="topo.colors")box()

>barplot(rep(1,times=n),col=cm.colors(n),border=cm.colors(n),axes=FALSE, main="cm.colors")box()

当然你可能不需要这么多颜色,改变n值就可以了:

>n <- 10

>barplot(rep(1,times=n),col=rainbow(n),border=rainbow(n),axes=FALSE, main="Rainbow colors")box()

>barplot(rep(1,times=n),col=heat.colors(n),border=heat.colors(n),axes=FALSE, main="heat.colors")box()

>barplot(rep(1,times=n),col=terrain.colors(n),border=terrain.colors(n),axes=FALSE,main="terrain.c

ggsurvplot(

fit, #生存分析结果

data = NULL, #a dataset used to fit survival curves

fun = NULL, # 定义生存曲线转换的任意函数。 经常使用的转换可以用字符参数指定:“event”绘制累积事件(f(y) = 1-y),“cumhaz”绘制累积风险函数(f(y) = -log(y)),“pct”以百分比表示生存概率。

color = NULL, #曲线颜色

palette = NULL, #颜色调色板,可选调色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".

linetype = 1, #线条形状,可以用数值型向量1,2表示,也可以用字符串向量c("solid", "dashed").

conf.int = FALSE, #是否画出置信区间

pval = FALSE, #是否显示P值

pval.method = FALSE, #是否添加计算P值得方法得文本,前提是pval = TRUE

test.for.trend = FALSE, #默认是F,如果TURE,返回trend Pvalues检验。 趋势检验旨在检测生存曲线的有序差异。 也就是说,至少对一个群体来说。 只有组数为>2时,才能进行趋势测试。

surv.median.line = "none", #画一条水平或者垂直得生存中位值线,允许的值有c("none", "hv", "h", "v"). v: 垂直vertical, h:水平horizontal.

risk.table = FALSE, #是否显示风险table。其他值有absolute" or "percentage",显示绝对数值/百分比;参数"abs_pct" ,百分比以及绝对数值都显示

cumevents = FALSE, # logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of events.

cumcensor = FALSE, #logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of censoring.

tables.height = 0.25, #设置table得高度,取值范围0-1

group.by = NULL, #包含分组变量名称得字符串向量。长度<=2

facet.by = NULL, #一个字符向量,包含将生存曲线分成多个面板的分组变量的名称。

add.all = FALSE, #一个逻辑值。 如果为TRUE,则在主图中添加合并患者(null model)的生存曲线。

combine = FALSE, # a logical value. If TRUE, combine a list survfit objects on the same plot.

ggtheme = theme_survminer(), #主题名称

tables.theme = ggtheme, #主题名称,默认是theme_survminer.

... #后面描述的参数和其他参数将被传递给ggplot2 geom_*()函数,如linetype, size, ii)或ggpar()函数来定制图形。 看到的细节部分

)