官网：http://colorbrewer2.org
R语言中的颜色设置
brewer.pal()
参数为：brewer.pal(n ,name)，其中n为不同颜色数，最小为3，最大取决于调色板中的颜色数。name指颜色的名称，如下所示：
> mypalette<-brewer.pal(7,"Greens")
> mypalette
[1] "#EDF8E9" "#C7E9C0" "#A1D99B" "#74C476" "#41AB5D" "#238B45" "#005A32"
display.brewer.pal()
在窗口中显示显示的颜色，如下所示：
display.brewer.pal(7,"BrBG")
运行结果如下所示：
image
brewer.pal.info()可以查看颜色信息
> brewer.pal.info["Blues",]
maxcolors category colorblind
Blues 9 seq TRUE
display.brewer.all()
display.brewer.all(n=10, type="all", select=NULL, exact.n=TRUE,
colorblindFriendly=FALSE)
同时显示几个调色板，如下所示：
image
颜色类型
其中参数type是显示颜色类型，一共有三种颜色类型，分别是seq连续型，div离散型，qual极端型，如下所示：
display.brewer.all(type = "seq")
image
如果我们要使用YIOrRd组中的第1，3，4，6，8，9这6种颜色，可以使用下面的代码
barplot(rep(1,6),col = brewer.pal(9,"YlOrRd")[c(1,3,4,6,8,9)])
image
div离散型颜色，如下所示：
display.brewer.all(type = "div")
image.png
这种颜色两边亮，中间暗，比较适合进行高低对比。
现在我们使用BrBG组中的3到8种颜色，如下所示：
barplot(rep(1,6),col = brewer.pal(11,"BrBG")[3:8])
image
qual极端型颜色
display.brewer.all(type = "qual")
image
这种颜色比较适合呈现分类变量。
现在使用Set3中的3到8种颜色，如下所示：
barplot(rep(1,6),col = brewer.pal(12,"Set3")[3:8])
image
RColorBrewer包使用案例
第1案例：从现在的颜色中挑选颜色
代码如下所示：
### Set the display a 1 by 1 grid
par(mfrow=c(1,1))
### Generate random data matrix
rand.data <- replicate(8,rnorm(100,100,sd=1.5))
### Draw a box plot, with each box coloured by the 'Set3' palette
boxplot(rand.data,col=brewer.pal(8,"Set3"))
这里使用到了replicate()函数，这个函数在rand.data <- replicate(8,rnorm(100,100,sd=1.5))这个语句中的意思是，将后面的rnorm(100,100,sd=1.5)这个语句运行100次，也就是生成800个均值为100，sd为1.5的，符合正态分布的数据，结果如下所示：
image
第2案例：使用colorRampPalette()来扩展颜色
代码如下所示：
### 使用colorRampPalette可以扩展颜色。
newpalette<-colorRampPalette(brewer.pal(9,"Blues"))(10)
### Generate random data matrix
rand.data <- replicate(10,rnorm(100,100,sd=1.5))
### Draw a box plot, with each box coloured by the 'newpalette' palette
boxplot(rand.data,col=newpalette)
image
这里使用到了colorRampPalette()函数，此函数可以自定义一繁殖颜色梯度，如下所示：
colors <- colorRampPalette(c("green", "red"))(5)
colors
rand.data <- replicate(10,rnorm(100,100,sd=1.5))
boxplot(rand.data,col=colors)
image.png
这种功能在绘制热图时很有用。
wesanderson颜色包
可用的颜色有好几个，如下所示：
> names(wes_palettes)
[1] "BottleRocket1" "BottleRocket2" "Rushmore1" "Rushmore"
[5] "Royal1" "Royal2" "Zissou1" "Darjeeling1"
[9] "Darjeeling2" "Chevalier1" "FantasticFox1" "Moonrise1"
[13] "Moonrise2" "Moonrise3" "Cavalcanti1" "GrandBudapest1"
[17] "GrandBudapest2" "IsleofDogs1" "IsleofDogs2"
查看一下，如下所示：
wes_palette("BottleRocket1")
image
wes_palette("BottleRocket2")
image
看一下使用案例：
library("ggplot2")
ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), fill=factor(vs))) + geom_bar() +
scale_fill_manual(values = wes_palette("Royal1"))
image.png
看一下热图案例：
pal <- wes_palette("Zissou1", 100, type = "continuous")
# heatmap is a local dataset
ggplot(heatmap, aes(x = X2, y = X1, fill = value)) +
geom_tile() +
scale_fill_gradientn(colours = pal) +
scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) +
scale_y_discrete(expand = c(0, 0)) +
coord_equal()
image.png