ggsci是ggplot的主题包，它提供一系列高质量的调色板，其灵感来自于科学期刊、数据可视化库、科幻电影和电视节目中使用的颜色。ggsci中的调色板可以作为ggplot2 scales使用。
所有调色板通用格式为:
scale_color_palname()
scale_fill_palname()
使用的时候将palname替换为调色板的名称即可
目前ggsci一共含有18中配色方案，具体目录如下：
以点图和柱状图为例，展示部分调色板的颜色：
首先画一个点图和柱状图：
library("ggsci")
library("ggplot2")
library("gridExtra")
data("diamonds")
p1 =ggplot(subset(diamonds, carat >=2.2),aes(x = table, y = price, colour = cut)) + geom_point(alpha=0.7) + geom_smooth(method="loess", alpha =0.05, size =1, span =1) + theme_bw()
p2 =ggplot(subset(diamonds, carat >2.2&depth >55&depth <70),aes(x = depth, fill = cut)) + geom_histogram(colour="black", binwidth =1, position ="dodge") + theme_bw()
NPC调色板的灵感来源于NATURE
p1_npg =p1+scale_color_npg()
p2_npg =p2 +scale_fill_npg()
grid.arrange(p1_npg, p2_npg, ncol =2)
AAAS 调色板的灵感来源于Science
p1_aaas =p1 +scale_color_aaas()
p2_aaas =p2 +scale_fill_aaas()
grid.arrange(p1_aaas, p2_aaas, ncol =2)
NEJM调色板的灵感来源于新英格兰医学杂志
p1_nejm =p1 +scale_color_nejm()
p2_nejm =p2 +scale_fill_nejm()
grid.arrange(p1_nejm, p2_nejm, ncol =2)
Lancet调色板的灵感来源于柳叶刀杂志
p1_lancet =p1 +scale_color_lancet()
p2_lancet =p2 +scale_fill_lancet()
grid.arrange(p1_lancet, p2_lancet, ncol =2)
JAMA调色板的灵感来源于美国医学协会杂志
p1_jama =p1 +scale_color_jama()
p2_jama =p2 +scale_fill_jama()
grid.arrange(p1_jama, p2_jama, ncol =2)
其他调色板
JCO调色板的灵感来源于临床肿瘤杂志。
UCSCGB调色板的灵感来源于UCSC 基因组浏览器，用于表示染色体的颜色。
D3调色板的灵感来源于D3.js使用的分类颜色。有四种调色板类型(category10、category20、category20b、category20c)。
LocusZoom调色板的灵感来源于LocusZoom网站，其提供GWAS结果的快速可视化。
IGV调色板来自整合基因组查看器用于表示染色体的颜色。
UChicago调色板的灵感来源于芝加哥大学。
StarTrek调色板的灵感来源于《星际迷航》。
TronLegacy调色板的灵感来源于《创战记》，它适用于在使用暗主题时显示数据。
Futurama调色板的灵感来源于电视《Futurama》。
Rick and Morty调色板的灵感来源于电视《 Rick and Morty》。
TheSimpsons调色板的灵感来源于电视《辛普森一家》。
此外，对于非ggplot2的图，ggsci还提供把调色板的颜色单独提取成颜色代码。
例如：从NPC调色板中提取9个颜色
mypal =pal_npg("nrc", alpha =0.7)(9)
mypal
系统给出的NPC调色板中的9个颜色为：
## [1] "#E64B35B2" "#4DBBD5B2""#00A087B2" "#3C5488B2" "#F39B7FB2""#8491B4B2"
## [7] "#91D1C2B2" "#DC0000B2" "#7E6148B2"
具体的颜色展示为：
library("scales")
show_col(mypal)
资料来源：
https://cran.r-project.org/web/packages/ggsci/vignettes/ggsci.html#introduction
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