1. 基本颜色
1.1 palette()
1.1.1 palette的默认颜色
palette()
## [1]"black""red""green3""blue""cyan""magenta""yellow"## [8]"gray"
pie(rep(1,8), col=palette(), border = palette(), labels = palette(), main ="palette")
1.1.2 重新定义palette
超过palette(rainbow(10))的颜色数量后，颜色会循环使用
par(mfrow = c(1,2),mai=c(0.1,0.1,0.5,0.1))
palette(rainbow(10))pie(rep(1,20), col=palette(), border = palette(), labels ="", main ="palette(rainbow(10))")
palette(gray(0:12/12))
pie(rep(1,12), col=palette(), border = palette(), labels ="", main ="palette(gray(0:8/12))")
改为palette默认的基本颜色，R重启后会自动恢复
palette("default")
1.2 colors()
colors()含有657种颜色名称
par(mfrow = c(1,2),mai=c(0.1,0.1,0.5,0.1))
pie(rep(1,657), col=colors(), border = colors(), labels ="", main ="colors()")
pie(rep(1,27), col=colors()[grep('red', colors())], border = colors()[grep('red', colors())], labels ="", main ="colors()[grep('red', colors())]")
2. 色彩空间
2.1 RGB颜色
pie(rep(1,3), col = c(rgb(1,0,0),rgb(0,1,0),rgb(0,0,1)))
将颜色名称转换为RGB色彩
col2rgb(c("blue","yellow"))
## [,1] [,2]## red 0 255## green 0 255## blue 255 0
2.2 HSV颜色
par(mfrow = c(1,2),mai=c(0.1,0.1,0.5,0.1))
hsv_seq<-seq(0.0,1.0,by=1/30)
pie(rep(1,30),col=hsv(hsv_seq,1.0,1.0),main="HSV(S=1,V=1)",labels="")
## hsv(hsv_seq, 1.0, 1.0)与rainbow(30)获取的颜色相同
pie(rep(1,30), col = rainbow(30), labels ="", main = paste("rainbow",30))
将RGB色彩转换为HSV色彩
rgb2hsv(col2rgb("blue"))
## [,1]## h 0.6666667## s 1.0000000## v 1.0000000
2.3 HCL色彩(Hue, Chroma, Luminance)
pie(rep(1,30), col = hcl(seq(0, 360, length = 30)), labels ="", main ="HCL")
3. Color Gradients/Color Ramps 渐变色
3.1 自带的渐变色
R自带的grDevices包有如下6个调色板，传入获取颜色的个数，就获得相应个数的颜色列表，gray()的参数需在[0,1]。
rainbow()、heat.colors()、terrain.colors()、topo.colors()、cm.colors()、gray()
par(mfrow = c(2,3),mai=c(0.1,0.1,0.5,0.1))
pie(rep(1,12), col = rainbow(12), labels ="", main ="rainbow")
pie(rep(1,12), col = heat.colors(12), labels ="", main ="heat")
pie(rep(1,12), col = terrain.colors(12), labels ="", main ="terrain")
pie(rep(1,12), col = topo.colors(12), labels ="", main ="topo")
pie(rep(1,12), col = cm.colors(12), labels ="", main ="cm")
pie(rep(1,12), col = gray(0:12/12), labels ="", main ="gray")
3.2 colorRamp() 和 colorRampPalette()
colorRamp()和colorRampPalette()都可用于建立颜色板。通过传入希望的主要颜色如蓝、紫，colorRamp()和colorRampPalette都返回一个函数。
二者返回的函数区别为：colorRamp()返回的函数像grey()一样，入参为[0,1]之间的数列，数列中数字个数即为函数返回的颜色板色彩数。colorRampPalette()返回的参数则像rainbow()一样，入参为希望返回颜色板色彩的数量。而且通过下例可知，colorRampPalette()返回渐变颜色板函数，而colorRamp()返回对比颜色板函数。虽然都是用同样的颜色，结果不同。
par(mfrow = c(1,2),mai=c(0.1,0.1,0.5,0.1))
b2p1 <- colorRampPalette(c("blue","purple"))
b2p2 <- colorRamp(c("blue","purple"))
pie(rep(1,12), labels ="", col = b2p1(12), border = b2p1(12), main ="colorRampPalette")
pie(rep(1,12), labels ="", col = b2p2(seq(0, 1, len = 12)), border = b2p2(seq(0, 1, len = 12)), main ="colorRamp")
3.3 RColorBrewer包
虽然说RColorBrewer包中实际用到的就只有brewer.pal()函数，但是包中的两个优点使得其非常实用。一是，包中颜色板被划分为序列型(sequential)、离散型(diverging)、分类型（qualitative)这三种基本能满足统计作图需要的类型；二是，颜色都比较协调。更多指引见其官网ColorBrewer。
每个系列颜色数量是固定的。
序列型颜色板适用于从低到高排序明显的数据，浅色数字小，深色数字大。
library(RColorBrewer)display.brewer.all(type ="seq")
分类型颜色板比较适合区分分类型的数据。
display.brewer.all(type ="qual")
离散型颜色板适合带“正、负”的，对极值和中间值比较注重的数据。
display.brewer.all(type ="div")
3.4 创建渐变色
利用HSV和HCL创建自己想要的渐变色
par(mfrow = c(1,2),mai=c(0.1,0.1,0.5,0.1))hsv_seq <- seq(0.0,1.0,by=1/30)pie(rep(1,30),col=hsv(hsv_seq,1.0,1.0),main="HSV(S=1,V=1)",labels="")pie(rep(1,30), col = hcl(seq(0,360, length =30)), labels ="", main ="HCL")
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006780090