RColorBrewer与ggplot2

作者: 周书恒 | 来源:发表于2016-11-03 20:04 被阅读263次

    如何用RColorBrewer包配置自己需要的颜色

    • 使用RColorBrewer中默认的颜色
      RColorBrewer中的配色方案可以说是高大上啦,基本能够满足大部分的使用场景
      我们先来看看主要有哪些颜色,先看图
    Paste_Image.png

    从上图可以看出,颜色分了三个区域,分别对应的是三个类型,从上到下依次是:
    1,seq类型:单渐变色,一种主色由浅到深
    2,qual类型:区分色,几种区分度很高的颜色组合
    3,div类型:双渐变色,一种颜色到另外一种颜色的渐变,有两种主色

    先运行这句话,看看文本版的颜色描述

    brewer.pal.info

    Paste_Image.png

    如上图,
    第一列就是颜色名,比如第一个叫"BrBG";
    第二列maxcolors是该颜色最大数量,比如"BrBG"类型最多支持11种颜色区分。
    第三列category就是前面讲的三种配色类型啦。
    第四列colorblind表示是否对色盲友好。

    用display.brewer.pal可以看各种配色类型的具体情况,比如:

    display.brewer.pal(11,"PuOr")

    橙紫双色渐变:

    Paste_Image.png

    display.brewer.pal(9,"OrRd")

    红色的单色渐变

    Paste_Image.png

    好,讲到这里应该对RColorBrewer里面的颜色都熟悉了。
    接下来就可以生成RColorBrewer包中自己喜欢的颜色库了。

    先看看颜色存储格式:

    brewer.pal(9,"OrRd")

    Paste_Image.png

    可以看出,RColorBrewer包中的颜色都是以某种编码形式保存的,一类颜色可以看作是一个某种格式的向量

    • 配色方案1:任意选取一种颜色保存在mycolors中

    mycolors<-brewer.pal(9,"YlGnBu")
    plotCol(mycolors)

    Paste_Image.png
    • 配色方案2:选取几种颜色组合保存在mycolors中

    mycolors<-c(brewer.pal(3,"YlGnBu"),brewer.pal(3, "YlOrRd"),brewer.pal(3,"PuOr"))
    plotCol(mycolors)

    Paste_Image.png
    • 配色方案3:生成自己定制的28阶渐变色

    cols<-brewer.pal(3, "YlOrRd")
    pal<-colorRampPalette(cols)
    mycolors<-pal(28)
    plotCol(mycolors)

    Paste_Image.png

    因为RColorBrewer中seq最多只支持9种,所以想自己定制的可以用第三种方法。

    把配置好的颜色用在ggplot2绘图系统中

    我们用airquality数据集作为示例数据集
    先用ggplot简单画一下

    ggplot(data=airquality,aes(x = Wind,y = Temp) ) +
    geom_point(aes(color=factor(Day)) )
    效果如下:

    Paste_Image.png

    因为不同系列的颜色种类太多,所以在这里用ggplot默认的颜色映射到day纬度效果一般。
    下面我们换成我们自己配的颜色mycolors,采用上面提到的第三种方案,把28种改成31种,因为day的种类有31种,也就是31天

    cols<-brewer.pal(3, "YlOrRd")
    pal<-colorRampPalette(cols)
    mycolors<-pal(28)
    plotCol(mycolors)

    颜色准备好后,可以开始画图了,这里用scale_color_manual定制day的颜色名,代码如下:

    ggplot(data=airquality,aes(x = Wind,y = Temp) ) +
    geom_point(aes(color=factor(Day)) ) +
    scale_color_manual("Day",values = mycolors)

    不多说,看效果:

    Paste_Image.png

    可以看出,对于这种超过10种分类的维度,采用单色多阶的配色方案显示效果不错。

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