ggplot2 颜色

查看ggplot2 支持的色带

library(RColorBrewer)
display.brewer.all(type = "all")
display.brewer.all(type = "seq")
display.brewer.all(type = "div")
display.brewer.all(type = "qual")brewer.pal.info # 共包括div qual seq三个类别
scale_fill_brewer(name="",type='div',palette=7)
color=brewer.pal(7, "Set1")[1]

翻转色带

# define a color rmap palette
colr = colorRampPalette(rev(brewer.pal(8,"RdYlBu")))   # reverse colorbar   rev()

自定义色带和色带标签

scale_fill_brewer(name="Modeling year",type='qual',palette=7,direction=1)

连续型色带和离散化色带的区别
离散色带：
scale_fill_brewer(name="",type=‘div’,palette=7)
连续色带
scale_fill_gradientn(colors = rev(brewer.pal(10,“Spectral”)))

scale_fill_gradientn(colours = heat.colors(20),guide=“colourbar”)
scale_fill_gradient(low = “blue”, high = “red”,guide=“colourbar”)
scale_colour_gradient2()

### 连续型色带guide_colorbar
### 离散型色带guide_legend
### guides(fill = guide_legend(nrow = 1,title=""))   # 图例一排   反转图例的顺序

7.2 颜色fill/color，灰度grey，色相hue, 色盲颜色

参数解释：

type 在scale_color_continuous中表示指定变化类型，是普通渐变“gradient”还是色盲渐变“viridis”
在scale_xxx_distiller()中表示指定色板类型，是“seq”渐变,“qual”离散对比,还是“div”两极色板
palette 表示指定色条类型，当type色板类型已经指定的情况下，可以用序号指定，若type未指定，则必须用色条名称指定
direction 表示指定标度与变量的匹配方向，direction=-1表示方向翻转在scale_xxx_hue()中，direction=1表示色轮的顺时针方向，direction=-1表示逆时针方向
low, high表示渐变的颜色两极颜色名称或HEX色值，如果用颜色名称指定，则可用muted(“color”)指定某个暗色
mid 表示指定渐变的中点颜色
midpoint 表示指定渐变的中点对应的变量值
colors/colours 多色渐变中，指定颜色向量，如colour = terrain.colors(10)取10个地形图颜色作为渐变的基础色
values 表示指定自定义颜色向量，如果变量为数字类型，则默认按数字大小顺序与values匹配，
如果变量为字符类型，则默认按变量字母顺序与values匹配，
为了按照想要的顺序匹配，可以给变量增加一个因子水平，然后自动按照因子水平与values匹配(自上而下，由低到高)
也可给values向量设置名称属性，名称与要映射的变量值一样，然后按照名称属性匹配
range 表示指定指定显示的透明度范围，在[0, 1]区间内，0表示不透明，1表示不透明
limits 表示设定显示范围
breaks 表示设定图例刻度位置
labels 表示指定图例刻度处显示标签
h 表示指定色相范围，在区间[0, 360]内
c 表示指定chroma(色度，鲜艳或是暗淡)值，最大值取决于hue和luminance
l 表示指定luminance(亮度)，在区间[0, 100]内
start 表示指定灰度起点，从0到1,0表示白色，1表示黑色
end 表示灰度结束点，通常end，默认end更黑,若设定start>end,则翻转标度
end 表示灰度结束点，通常end，默认end更黑
其它公共参数：name图例名称，palette, breaks, labels, limits, expand, position(标签在图例的上)
只有连续的标度函数，如

scale_xxx_gradient^()才支持trans内置参数

7.2.1 color/fill

library(ggplot2)# scale_fill_continuous
v <- ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions, fill = density)) + geom_tile()
v
v + scale_fill_continuous(type = "gradient", name = "密度", breaks = c(0, 0.05, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04), labels = c(0, 0.05, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04), position = "left")  # 更改图例名称，不支持刻度点，图例标签位置,匹配方向等参数
v + scale_fill_continuous(type = "viridis")  # 结果与scale_fill_viridis_c()一样# scale_color_distiller
set.seed(19)
dsamp <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
(d <- ggplot(dsamp, aes(carat, price)) + geom_point(aes(colour = clarity)))
v <- ggplot(faithfuld) + geom_tile(aes(waiting, eruptions, fill = density))
v
v + scale_fill_distiller(palette = "Spectral", breaks = c(0, 0.05, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04), labels = c(0, 0.05, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04))  # 更改图例刻度及标签失败# scale_xxx_gradient^()
set.seed(18)
df <- data.frame(x = runif(100), y = runif(100), z1 = rnorm(100), z2 = abs(rnorm(100)))ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(aes(colour = z2))  # 默认从light blue到dark blueggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(aes(colour = z2)) + scale_colour_gradient(low = "white", high = "black", name = "这是图例名称", breaks = c(0, 0.5, 1, 2, 3, 4), labels = c(0, 0.5, 1, 2, 3, 4))  # 灰度渐变,修改图例名称，图例刻度及刻度标签ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(aes(colour = z1), size = 2) + scale_colour_gradient2()  # 两极渐变，ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(aes(fill = z2), shape = 21, size = 3) + scale_fill_gradient2(low = "blue", mid = "red", midpoint = 2, high = "cyan", name = "这是图例名称")  # 修改基础颜色，ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(aes(colour = z1)) + scale_colour_gradientn(colours = terrain.colors(10), name = "这是图例名称")  # 应用terrain.colors内置色板，更改标度方向失败

默认从light blue到dark blue：

灰度渐变,修改图例名称，图例刻度及刻度标签：

两极渐变：

修改基础颜色：

应用terrain.colors内置色板，更改标度方向失败：

library(ggplot2)# scale_color_brewer
dsamp <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
(d <- ggplot(dsamp, aes(carat, price)) + geom_point(aes(colour = clarity)))
d + scale_colour_brewer(name = "钻石透明度", palette = "Greens", direction = -1, position = "left")  # 更改图例名称，色板，标度方向，更改位置失败
d + scale_colour_brewer(palette = "Set1", name = "钻石透明度")  # 多种颜色也可以渐变，非常方便# scale_color_manual
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) + geom_point(aes(colour = factor(cyl)))
p + scale_colour_manual(values = c("red", "blue", "green"))# 按名称属性匹配
cols <- c(`8` = "red", `4` = "blue", `6` = "darkgreen", `10` = "orange")  # 设定名称属性
p + scale_colour_manual(values = cols)  # 名称属性匹配p + scale_colour_manual(name = "这是图例名字", values = cols, breaks = c("4", "6", "8"), labels = c("four", "six", "eight"), limits = c("4", "6", "8", "10"))

自定义颜色：

7.2.2 透明度、色相、灰度

library(ggplot2)p <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +geom_point(aes(alpha = year))
p
p + scale_alpha(range = c(0.4, 0.8), name = "这是图例名称") # 设定透明度范围为0.4到0.8dsamp <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
d <- ggplot(dsamp, aes(carat, price)) + geom_point(aes(colour = clarity))d + scale_colour_hue(name = "这是图例名称") # 默认全色轮
d + scale_colour_hue(l = 70, c = 150, name = "这是图例名称")# 调整色度和亮度
d + scale_colour_hue(h = c(0, 90), "这是图例名称") # 设定色相范围,0代表红色与橙色的分界
d + scale_colour_hue(h = c(90, 180), "这是图例名称")
d + scale_colour_hue(h = c(270, 360), "这是图例名称")# 灰度
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) + geom_point(aes(colour = factor(cyl)))
p + scale_colour_grey()
p + scale_colour_grey(start = 0.8, end = 0.2, name = "这是图例名称") # 修改灰度范围# 灰度增加缺失值映射
miss <- factor(sample(c(NA, 1:5), nrow(mtcars), replace = TRUE))
ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) +geom_point(aes(colour = miss)) + # 若缺失向量是data数据的子集，则可以映射scale_colour_grey(na.value = "green", name = "这是图例名称") # 增加缺失值为绿色

7.2.3 色盲友好色

library(ggplot2)# 离散变量
txsamp <- subset(txhousing, city %in% c("Houston", "Fort Worth", "San Antonio", "Dallas", "Austin"))
d <- ggplot(data = txsamp, aes(x = sales, y = median)) + geom_point(aes(colour = city))
dd + scale_colour_viridis_d()  # 默认viridis色板
d + scale_colour_viridis_d(option = "plasma", name = "这是图例名称")  # 更改色板为plasma
d + scale_colour_viridis_d(option = "B", name = "这是图例名称")  # 更改色板为inferno
d + scale_colour_viridis_d(option = "magma", name = "这是图例名称")
d + scale_colour_viridis_d(option = "cividis", name = "这是图例名称")# 连续变量
v <- ggplot(faithfuld) + geom_tile(aes(waiting, eruptions, fill = density))
v + scale_fill_viridis_c()
v + scale_fill_viridis_c(option = "plasma", name = "这是图例名称")

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