在使用R语言进行绘图的过程中，很多时候不愿意用默认的配色（太丑），想要自己调整颜色，抽空这里整理了一下修改配色的方法；

主要用的是 scale_fill_xx 和 scale_color_xx 分别调整填充色和边框颜色，二者用法完全一致的；

1）scale_color_manual

最常用的调整颜色的一个函数是 scale_color_manual，可以按照自己的想法任意配色。

p <- ggplot(data=mtcars, aes(x=mpg, y=disp, color=factor(cyl))) + geom_point()

p

上图使用的是默认配色，如果想要换成自己想要的配色，就可以用 scale_color_manual 函数指定，比如：

p + scale_color_manual(values = c("red", "yellow", "blue"))

2）scale_color_brewer

但不是任何时候我们都想指定配色方案的，毕竟自己拍脑门想到的可能会比默认更丑，R语言提供了一些palette，有系列配色可以供我们挑选。

以上就是colorbrewer.org的提供的默认配色方案，比如：如果我们想用Set2配色，只消得如下即可；

p + scale_color_brewer(palette = "Set2")

这里提供的配色方法还是挺美观的，尤其是底下离散型的配色，一点也不突兀，自己没有太好想法的时候不妨采用这个。

方向也可以改，direction = 1 表示正向，direction = -1 表示反向。使用方法为：

p + scale_color_brewer(palette = "Set2", direction = -1)

3）scale_colour_gradient

很多时候，渐变色或许是个很不错的选择，用以反映变量的连续变化，这里可以使用scale_colour_gradient() 函数，绘制双色梯度，scale_colour_gradient2() 绘制三色梯度，参数low 和high 用于控制此梯度两端颜色，三色梯度再增加一个 mid。

PS. 上面的 palette 也有梯度效果的配色方案。

举例说明一下：

ggplot(data=mtcars, aes(x=mpg, y=disp, color=qsec)) + geom_point() + scale_colour_gradient(low="lightgreen", high="darkgreen")

以上是三种常见的配色方案。

当然，也有其它的可以选择，比如：scale_fill_discrete 可以指定离散型配色；scale_colour_viridis_d() 和 scale_colour_viridis_c() 分别指定离散型和连续型的配色，等等，感兴趣可以自行查阅说明书，不多赘述。

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但是，如果除了指定颜色，还想指定特定变量的特定颜色，或者指定变量以特定顺序排列在横坐标，以及图例填充颜色和横坐标排列顺序不一致时如何处理。

可以看一下我写的另一篇：

R语言 ggplot2 中指定横坐标变量或图例顺序（二）

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