14. R color space理论介绍和一个很方便的颜色可视

color scales和legends

  颜色的物理学基础是：颜色是不同波长的光的混合物。人们能感受到不同颜色及其变化是因为人眼有不同的颜色受体。

  HCL color space是基于色的三个属性的颜色空间。：色相，即红绿蓝黑白等颜色；：色度，又叫色饱和度，表示颜色的鲜艳程度，越高越鲜艳，饱和度为0会变成灰色。想象将某种颜色的颜料和灰颜料掺在一起，灰色(消色)成分比例越大，色度越低，颜色越不鲜艳，反之，色度越高，颜色越鲜艳；：亮度，颜色的明亮程度，不同色相之间的亮度是白色最亮，黄色比橙色量亮，橙色比红色亮，红色比黑色亮。同一色相的亮度，加白色会变量，加黑色会变暗，但不管加啥，饱和度都会降低(白加黑=灰，太亮的或太暗的饱和度都会降低，一般中间亮度的饱和度最高)。亮度的物理学基础是颜色的反射，白色的反射率为100%，黑色的反射率为0%。
  患有色盲的人颜色受体较少，所以在为红绿色盲的人设计调色板的时候可以尽量减少红绿色的对比。
  对色盲人士友好的R包：dichromat、colorBlindness、viridis等等。

  colorBindness包中有一个很有用的可视化颜色的函数：displayAllColors()，这个函数的Usage如下(代码块中的第二个函数):

# 可视化给定的颜色集合
displayColors(col, ...)

# 给定颜色集合，同时展示正常人眼中的颜色和对应的某种颜色视觉缺陷人眼中的大概颜色
displayAllColors(col, types = c("deuteranope", "protanope", "desaturate"), ...)

col: 想展示的颜色集合
...：geom_tile()使用的其他参数
types: 颜色视觉缺陷的类型

举例说明:
colorBlindness::displayColors(rainbow(6))

colorBlindness::displayAllColors(rainbow(6))
# 只要给定颜色，displayColors()可以很方面地可视化出来
displayColors(c("red","black","yellow","blue"))

小知识：RGB颜色编码

  R、G、B分别代表三原色Red、Green、Blue，其他颜色都可以用这三种颜色按照不同的比例混合而成。在计算机中，这三种颜色分别可以用一个8位二进制数来表示不同的比例，也就是说(你回到了人类的世界，所以要选择对人类友好的十进制来说事情了)RGB颜色编码可以用三个[0,255](十进制)之间的整数组合起来表示一种颜色，例如(255,0,0)表示红色。便于使用，这个十进制数组合可以也用一个十六进制数表示，例如#FF0000也表示红色。

  PS：在R中，你可以用颜色的名字找到颜色，colors()可以列出657种R内置的可以识别的颜色名字；也可以用RGB编码的十进制数组合或十六进制数找到颜色，例如R内置的一个小调色板palette()里用的就是十六进制表示的颜色，如下：

> palette()
[1] "black"   "#DF536B" "#61D04F" "#2297E6"
[5] "#28E2E5" "#CD0BBC" "#F5C710" "gray62"

  从实用的角度，在R中，用颜色名字是对小白最友好的方式了，十进制组合表示起来略显复杂，十六进制不管是用起来还是跟计算机交流起来都很好。了解下这几种表示方式的转换问题。

# 1. 给定十进制数字，转换成十六进制表示
rgb(red, green, blue, alpha, names = NULL, maxColorValue = 1)
# 例如：
> rgb(red=255, green = 0, blue = 0,maxColorValue = 255)
[1] "#FF0000"

# 2. 给定颜色名字或十六进制数字，转换成RGB颜色编码
col2rgb(col, alpha = FALSE)
# 例如：
> col2rgb("red")
      [,1]
red    255
green    0
blue     0
> col2rgb("#FF0000")
      [,1]
red    255
green    0
blue     0