R-可视化之颜色与色板选择

在用R绘图时，颜色设置是美化过程中不可缺少的一步，这次简单的学习与总结一下。

一、在R中颜色的表示

（1） 颜色的名字 built-in color names

• R内置了657种颜色的名字可供使用

str(colors())
# chr [1:657] "white" "aliceblue" "antiquewhite" ...

head(colors()[1:10])
# [1] "white"         "aliceblue"     "antiquewhite" 
# [4] "antiquewhite1" "antiquewhite2" "antiquewhite3"

• 具体每一种颜色名字代表什么颜色，可以从这个网页中查询：http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf

set.seed(111)
cols = sample(colors(), 5)
numbers = 1:5; names(numbers) = cols
barplot(numbers, col=cols)

• 关于透明色，虽然不在这657个颜色当中，可以通过transparent指定，R可以识别的。

barplot(c(1:3), col=c("chartreuse", "blue4", "transparent"))

（2）十六进制颜色代码 hexadecimal color code

• 16进制的颜色代码是将RGB颜色值的进制转换的表示方式，使用起来更方便，表示的颜色也更丰富。所以在R中更常用这种方式指代颜色。

RGB颜色值与十六进制颜色码转换工具：https://www.sioe.cn/yingyong/yanse-rgb-16/

rainbow(3)
# [1] "#FF0000" "#00FF00" "#0000FF"
barplot(c(1:7), col=rainbow(7))

二、调色板

在理解上述颜色表示方法后，在实际绘图时，一般不会一一手动寻找合适的颜色，而是通过一些R包、网站提供好的，美观的颜色组合，即调色板（palette），可供使用。下面罗列下我目前常用的几种方式。

2.1 RColorBrewer包

# install.packages("RColorBrewer")
library(RColorBrewer)
display.brewer.all() #default: type="all"

• 如上图所示，这个包提供了三类色板：
  （1）sequential【上】：渐变型（生成由浅入深的渐变色，适用于标注数值大小的情况）；
  （2）qualitative【中】：离散型（生成彼此差异明显的颜色，适用于分类数据）；
  （3）diverging【下】：发散型（生成深色强调两端、浅色表示中部的颜色，适用于标注数据中的离群点。）

#仅展示离散类颜色组合
display.brewer.all(type="qual")
#展示具体某一个组合
display.brewer.pal(n=12, name = 'Set3')

• 在实际使用时，需要注意色板的选择与数量的选择
  （1）对于离散类颜色，会自动调用前n个颜色

brewer.pal(n = 9, name = "Set1")
# [1] "#E41A1C" "#377EB8" "#4DAF4A" "#984EA3" "#FF7F00" "#FFFF33" "#A65628" "#F781BF" "#999999"
brewer.pal(n = 3, name = "Set1")
# [1] "#E41A1C" "#377EB8" "#4DAF4A"

display.brewer.pal(n=9, name = 'Set3') #left
display.brewer.pal(n=3, name = 'Set3') # right

（2）对于发散型和渐变型，会考虑整体配色方案，自动调用最合适的n个颜色

brewer.pal(n = 9, name = "Blues")
# [1] "#F7FBFF" "#DEEBF7" "#C6DBEF" "#9ECAE1" "#6BAED6" "#4292C6" "#2171B5" "#08519C" "#08306B"
brewer.pal(n = 3, name = "Blues")
# [1] "#DEEBF7" "#9ECAE1" "#3182BD"

2.2 colorbrewer配色网站

• https://colorbrewer2.org/
• 非常值得安利的一个配色网站，也是大体分为如上三种色板。
• 其实使用起来很简单，就不总结了。也可以参看别人的笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27167989

2.3 ggsci包

• 自动对接ggplot2包，提供期刊杂志级别的配色方案；
• 使用十分简单，配合ggplot，只需要选择color还是fill，会自动根据变量类别确认配色；
• 具体使用方法也不介绍了，安装、加载，配合ggplot绘图即可。可参看官方教程：https://cran.r-project.org/web/packages/ggsci/vignettes/ggsci.html
  
  部分配色方案

2.4 其它备选方案

• （1）viridis包
  特点：色盲友好
  官方介绍：https://cran.r-project.org/web/packages/viridis/vignettes/intro-to-viridis.html
  中文介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81571392
• （2）paletteer包
  特点：集成了目前已知所有配色R包的配色方案
  官方介绍：https://github.com/EmilHvitfeldt/paletteer
  中文介绍：https://www.yuque.com/xiaojiewanglezenmofenshen/dbwkg1/ilbqqz