11 色阶与图例

除了位置之外，最常用的属性是基于颜色的图形属性，在ggplot2中有许多方法将值映射到颜色。在我们具体了解之前，学习一点色彩理论是很有用的。颜色理论很复杂，因为眼睛和大脑的基础生物学很复杂，此处只介绍一些更重要的问题。更详细的内容可以在线访问http://tinyurl.com/clrdtls了解。

11.1 简单的色彩原理

在物理层面上，颜色是由不同波长的光混合产生的。要完全描述一种颜色，我们需要知道波长的完全混合后的效果。然而，人眼只有三种不同的颜色感受器，因此我们可以用三个数字来概括对任何颜色的感知。你可能对颜色空间的RGB编码很熟悉，它通过产生颜色所需的红、绿、蓝光的强度来定义颜色。这个空间的一个问题是它在感知上不是统一的：相隔一个单位的两种颜色可能看起来相似或非常不同，这取决于它们在颜色空间中的位置。这使得创建一个从连续变量到一组颜色的映射变得困难。我们将使用一种叫做HCL色彩空间做尝试，它有色调、色度和亮度三个组成部分：

• 色调范围从 0 到 360（角度），并给出具体的“颜色”（蓝色、红色、橙色等）。
• 色度是颜色的“纯度”，范围从 0（灰色）到随亮度变化的最大值。
• 亮度是颜色的亮度，范围从 0（黑色）到 1（白色）。

这三个维度具有不同的属性。色调围绕一个色轮排列，并认为是无序的：例如，绿色看起来并不比红色“大”，蓝色似乎不在绿色或红色“中间”。相比之下，色度和亮度都被认为是有序的：粉红色被认为介于红色和白色之间，而灰色被认为介于黑色和白色之间。

这三个组件的组合不会产生简单的几何形状。下图显示了HCL空间的 3d 形状。每个切片都是一个恒定的亮度（亮度），色调映射到角度，色度映射到半径。您可以看到每个切片的中心是灰色的，并且颜色越靠近边缘越浓。

图解：HCL色彩空间的形状。色调映射到角度，色度映射到半径，每个切片显示不同的亮度。HCL空间是一个非常奇怪的形状，但您可以看到每个切片中心附近的颜色是灰色的，当你向边缘移动，它们变得更加强烈。亮度 0 和 100 的切片被省略，因为它们将分别是单个黑点和单个白点。

需要注意的是，许多人(约10%的男性)没有正常的颜色受体，因此能够区分的颜色比平常少。简而言之，最好避免红绿对比，通过使用Visicheck（在线解决方案）模拟色盲的系统检查您的图。另一种替代方案是dichromat包，它提供模拟色盲的工具，以及一套已知对色盲很有效的配色方案。你也可以帮助色盲的人，就像你可以帮助黑白打印机的人一样：通过为其他图形属性（如尺寸、线条类型或形状）提供多于映射。

11.2 连续色阶

颜色渐变通常用于显示二维平面图形。本节中的图使用了faithful数据集的二维密度估计的表面，记录了黄石公园在喷发之间和每次喷发期间的等待时间。我隐藏图例并设置expand为 0，便于关注数据外观。请记住：虽然我使用erupt绘图来说明使用填充属性的概念，但同样的想法也适用于色阶。在本节中，无论我何时引用scale_fill_*()，都有一个相应的scale_colour_*()用于颜色图形属性(或者scale_color_*())。

erupt <- ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions, fill = density)) +
  geom_raster() +
  scale_x_continuous(NULL, expand = c(0, 0)) + 
  scale_y_continuous(NULL, expand = c(0, 0)) + 
  theme(legend.position = "none")

11.2.1特殊调色板

有多种方法可以指定连续的色阶。稍后我将讨论可用于构建自己的调色板的通用工具，但这通常是不必要的，因为有许多“hand picked”的调色板可用。例如，ggplot2 提供了两个scale函数，它们预定义了调色板，scale_fill_viridis_c()和scale_fill_distiller().。翠绿色（viridis scales）的设计是为了使其在颜色和黑白两种颜色上都具有感知上的统一，并使各种形式的色盲的人能够感知到。

erupt
erupt + scale_fill_viridis_c()
erupt + scale_fill_viridis_c(option = "magma")

image.png

ggplot2 内置的第二个连续色阶源自 ColorBrewer 色标：scale_fill_brewer()将这些颜色作为离散调色板提供，而scale_fill_distiller()和scale_fill_fermenter()是连续和分箱相关。

erupt + scale_fill_distiller()
erupt + scale_fill_distiller(palette = "RdPu")
erupt + scale_fill_distiller(palette = "YlOrBr")

image.png

还有许多其他软件包提供有用的调色板。例如，scico包提供了更多在感知上统一的，并且适合科学可视化的调色板：

erupt + scico::scale_fill_scico(palette = "bilbao") # the default
erupt + scico::scale_fill_scico(palette = "vik")
erupt + scico::scale_fill_scico(palette = "lajolla")

image.png

然而，由于 R 中有很多调色板包，一个特别有用的是paletteer包，它提供了一个通用接口：

erupt + paletteer::scale_fill_paletteer_c("viridis::plasma")
erupt + paletteer::scale_fill_paletteer_c("scico::tokyo")
erupt + paletteer::scale_fill_paletteer_c("gameofthrones::targaryen")

image.png

11.2.2 稳定的方法

连续填充的默认方法是scale_fill_continuous()，反方向默认为scale_fill_gradient()。因此，这三个命令使用梯度比例生成相同的图形：

erupt
erupt + scale_fill_continuous()
erupt + scale_fill_gradient()

image.png

渐变为创建您喜欢的任何配色方案提供了一种强大的方法。您需要做的就是指定两个或多个参考颜色，ggplot2 将在它们之间进行线性插值。为此，您可以使用三个函数：

• scale_fill_gradient()产生两色渐变
• scale_fill_gradient2()产生具有指定中点的三色渐变
• scale_fill_gradientn()产生 n 色渐变

下面说明了梯度渐变的使用。第一个图使用线性插值的比例，从low灰色(十六进制代码:“#bebebe”)到high端棕色(“#a52a2a”)。第二个图形具有相同的端点，但使用scale_fill_gradient2()首先从灰色插值到白色(#ffffff)，然后从白色插值到棕色。注意,mid参数指定了颜色在中间点,midpoint是该数据使用这个颜色(默认是midpoint = 0)的值,第三种方法是使用scale_fill_gradientn()将一个向量的参考颜色作为它的参数,并构建一个刻度，在指定的值之间线性内插。默认情况下，colours沿比例是相等间隔的，但如果您愿意，您可以指定一个values对应于每个参考颜色。

erupt + scale_fill_gradient(low = "grey", high = "brown")
erupt + scale_fill_gradient2(low = "grey", mid = "white", high = "brown", midpoint = .02)
erupt + scale_fill_gradientn(colours = terrain.colors(7))

image.png

创建好的调色板需要小心。通常，对于两点渐变比例，您希望传达值按顺序排列的感知印象，因此您希望保持色调不变，并改变色度和亮度。Munsell 颜色系统对此很有用，因为它提供了一种基于色调、色度和亮度指定颜色的简单方法。munsell 包提供了对 Munsell 颜色的轻松访问，然后可用于指定渐变比例：

munsell::hue_slice("5P") +  # generate a ggplot with hue_slice()
  annotate(                 # add arrows for annotation 
    geom = "segment", 
    x = c(7, 7), 
    y = c(1, 10), 
    xend = c(7, 7), 
    yend = c(2, 9), 
    arrow = arrow(length = unit(2, "mm"))
  ) 
#> Warning: Removed 31 rows containing missing values (geom_text).

# construct scale
erupt + scale_fill_gradient(
  low = munsell::mnsl("5P 2/12"), 
  high = munsell::mnsl("5P 7/12")
)

image.png

左图中的标签在这个比例下有点难以阅读，所以我习惯于annotate()添加箭头突出显示用于构建右侧比例的列。有关 munsell 软件包的更多信息，请参阅https://github.com/cwickham/munsell/。

三点梯度量表的设计标准略有不同。通常，这种量表的目标是传达一种感知印象，即存在其他值与之不同的自然中点（通常为零值）。下面的左图显示了如何创建发散的“黄色/蓝色”比例。

最后，如果您有对您的数据有意义的颜色（例如，黑色车身颜色或标准地形颜色），或者您想使用由另一个包生成的调色板，您可能希望使用 n 点渐变。作为说明，下面的中间和右边的图使用了colorspace包。有关色彩空间包的更多信息，请参阅https://colorspace.r-forge.r-project.org/。

# munsell example
erupt + scale_fill_gradient2(
  low = munsell::mnsl("5B 7/8"),
  high = munsell::mnsl("5Y 7/8"),
  mid = munsell::mnsl("N 7/0"),
  midpoint = .02
) 

# colorspace examples
erupt + scale_fill_gradientn(colours = colorspace::heat_hcl(7))
erupt + scale_fill_gradientn(colours = colorspace::diverge_hcl(7))

image.png

11.2.3 缺失值

所有连续色阶都有一个na.value参数，用于控制缺失值的颜色（包括标度限制范围之外的值）。默认情况下为灰色，当您使用彩色比例尺时，它会脱颖而出。如果您使用黑白比例，您可能希望将其设置为其他内容以使其更明显。您可以设置na.value = NA使缺失值不可见，或者选择一个特定颜色：

df <- data.frame(x = 1, y = 1:5, z = c(1, 3, 2, NA, 5))
base <- ggplot(df, aes(x, y)) + 
  geom_tile(aes(fill = z), size = 5) + 
  labs(x = NULL, y = NULL)

base
base + scale_fill_gradient(na.value = NA)
base + scale_fill_gradient(na.value = "yellow")

image.png

11.2.4 限制、中断和标签

您可以通过将它们设置为NULL来完全抑制中断。对于轴，这将删除刻度线、网格线和标签；对于图例，这将删除键和标签。

toy <- data.frame(
  const = 1, 
  up = 1:4,
  txt = letters[1:4], 
  big = (1:4)*1000,
  log = c(2, 5, 10, 2000)
)
leg <- ggplot(toy, aes(up, up, fill = big)) + 
  geom_tile() + 
  labs(x = NULL, y = NULL) 
leg + scale_fill_continuous(breaks = NULL)

image