十二章 配色（一）

在ggplot2语法中，颜色作为一种图形属性，作用如同x的位置、y的位置、大小等。使用颜色这个属性时，我们需要考虑到很多维度或者说自由度。如表示离散数据时应该使用什么样的调色板？是否要使用几种不同的渐变色系？如何选择合适的颜色使得视觉有缺陷的人也能正确读图？
这里我们从两个方面来具体讨论，离散变量和连续变量的调色

一、离散变量

1、方法

scale_colour/fill_discrete() 色轮周围均匀等距色（同hue）
scale_colour/fill_hue() 色轮周围均匀等距色（同discrete）
scale_colour/fill_grey() 灰度调色板
scale_colour/fill_brewer() ColorBrewer调色板
scale_colour/fill_manual() 自定义颜色

2、默认调色板

这里不详细展开
scale_colour/fill_discrete() 色轮周围均匀等距色（同hue）
scale_colour/fill_hue() 色轮周围均匀等距色（同discrete）

> p <- ggplot(uspopage,aes(x = Year,y =Thousands,fill=AgeGroup))+geom_area()
> p

image.png

3、ColorBrewer调色板

ColorBrewer: Color Advice for Maps (colorbrewer2.org)
ColorBrewer包提供了很多调色板，我们先来看一下有哪些：

> library(RColorBrewer)
> display.brewer.all()

image.png

作图时，可以使用palette参数进行选择：

> p+scale_fill_brewer(palette = "Set3")

image.png

颜色是不是好看了很多呢？

4、灰度调色板

默认值.png

这里灰度值的调整是0_{1之间的数字表示的，默认是0.2}0.8之间进行调节

> library(patchwork)
Warning message:
程辑包‘patchwork’是用R版本4.0.3 来建造的 

> p1 <- p+scale_fill_grey(start = 0.9,end = 0.1)
> p2 <- p+scale_fill_grey(start = 0.1,end = 0.9)
> p1|p2

5、自定义调色板

使用scale_colour/fill_manual() 自定义颜色时，主要调节value参数，内容既可以是颜色的名称（red, blue, yellow等），也可以是RGB形式（#CC6666，#7777DD等），那我怎么知道有哪些值可以使用呢？

> colours()

共有657种颜色供我们选择

image.png

而RGB颜色十六进制表可以网上查询：🎨 HTML Color Codes (html-color.codes)

具体绘图同上使用：

> h <- ggplot(heightweight,aes(x = ageYear,y = heightIn,colour=sex))+geom_point()
> p1 <- h+scale_color_manual(values = c("yellow","blue"))
>  p2 <- h+scale_fill_manual(values = c("#FF666","#7777AA"))
> p1|p2

二、连续变量

1、方法

scale_colour/fill_brewer() ColorBrewer调色板 （其中有连续型调色板）
scale_colour/fill_gradient() 自定义颜色(2种渐变色)
scale_colour/fill_gradient2() 自定义颜色（3种渐变色）
scale_colour/fill_gradientn() 自定义颜色（4种渐变色）

2、ColorBrewer调色板

参考离散型变量，palette调用合适的调色板

3、自定义调色板

类似离散型自定义调色板，颜色也可以自己定义或者使用RGB值指定。

> h <- ggplot(heightweight,aes(x = ageYear,y = heightIn,colour=weightLb))+geom_point(size=3)
> h1 <- h+scale_color_gradient(low = "white",high = "black")
> h2 <- h+scale_color_gradient2(low = muted("salmon"),mid = "white",high = muted("blue"),midpoint = 110)
> h3 <- h+scale_color_gradientn(colours = c("violetred","whitesmoke","pink","blue"))
> (h+h1)/(h2+h3)

这里我们仅仅分享了ggplot中常见的几种配色方式，心中有数，变量是离散还是连续，这样选择颜色才不会无从下手！理解了这些，配色就简单了很多，除了ColorBrewer包之外，最常见的配色包还有ggsci，为你提供各大杂志经典款配色哦~~