ggplot2 调色板

参考自 cookbook-r (opens new window)

这两个数据集将用于生成下面的各种图。

# Two variables
df <- read.table(header=TRUE, text='
 cond yval
    A 2
    B 2.5
    C 1.6
')

# Three variables
df2 <- read.table(header=TRUE, text='
 cond1 cond2 yval
    A      I 2
    A      J 2.5
    A      K 1.6
    B      I 2.2
    B      J 2.4
    B      K 1.2
    C      I 1.7
    C      J 2.3
    C      K 1.9
')

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# 1. 离散性变量颜色

# 1.1 ggplot2默认的颜色选择。

对于离散型变量，ggplot2默认通过scale_fill_hue() 和 scale_colour_hue()函数在HSL色环周围均匀选择颜色。

例如，如果有两种颜色，那么它们将从圆上的相对点中选择；如果有三种颜色，它们将在色环上相距 120°；等等。用于不同级别数量的颜色如下所示：

在绘图过程中，默认不需要显式地调用scale_fill_hue() 和 scale_colour_hue()函数。

# These two are equivalent; by default scale_fill_hue() is used
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity")
# ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") + scale_fill_hue()

# These two are equivalent; by default scale_colour_hue() is used
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, colour=cond)) + geom_point(size=2)
# ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, colour=cond)) + geom_point(size=2) + scale_colour_hue()

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# 1.2. 设置颜色亮度和色彩饱和度

显式调用scale_fill_hue() 和 scale_colour_hue()函数可以设置legend 标题，可以设置颜色亮度和色度(默认亮度65，色度100)

# Use luminance=45, instead of default 65
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") +
    scale_fill_hue(l=40)

# Reduce saturation (chromaticity) from 100 to 50, and increase luminance
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") +
    scale_fill_hue(c=45, l=80)

# Note: use scale_colour_hue() for lines and points

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# 1.3. RColorBrewer调色板

使用scale_fill_brewer() 和 scale_colour_brewer()函数可以在ggplot2中调用RColorBrewer的调色板。

palette 可以指定具体的名字，e.g. palette = "Spectral
也可以配合type一起使用, e.g. palette = 3, type = "div"

ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") +
    scale_fill_brewer()

ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") +
    scale_fill_brewer(palette="Set1")

ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") +
    scale_fill_brewer(palette="Spectral")

# Note: use scale_colour_brewer() for lines and points


ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") + 
	scale_fill_brewer(palette = 3, type = "div")
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") + 
	scale_fill_brewer(palette = 2, type = "qua")
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") + 
	scale_fill_brewer(palette = 1, type = "seq")

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RColorBrewer调色板如下图所示：

# 1.4. 手动指定颜色

使用scale_fill_manual() 和 scale_colour_manual()函数可以手动的指定颜色代码。

ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") + 
    scale_fill_manual(values=c("red", "blue", "green"))

ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity") + 
    scale_fill_manual(values=c("#CC6666", "#9999CC", "#66CC99"))

# Note: use scale_colour_manual() for lines and points

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# 2. 连续性变量颜色

# Generate some data
set.seed(133)
df <- data.frame(xval=rnorm(50), yval=rnorm(50))

# Make color depend on yval
ggplot(df, aes(x=xval, y=yval, colour=yval)) + geom_point()

# Use a different gradient
ggplot(df, aes(x=xval, y=yval, colour=yval)) + geom_point() + 
    scale_colour_gradientn(colours=rainbow(4))

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# 3. 色盲友好型调色板

ggplot2 中的默认颜色可能很难相互区分，因为它们具有相同的亮度。它们对色盲观众也不友好。一个好的通用解决方案是使用色盲友好型调色板。

该色板来自 http://jfly.iam.u-tokyo.ac.jp/color/ (opens new window)

# The palette with grey:
cbPalette <- c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", "#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7")

# The palette with black:
cbbPalette <- c("#000000", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", "#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7")

# To use for fills, add
  scale_fill_manual(values=cbPalette)

# To use for line and point colors, add
  scale_colour_manual(values=cbPalette)

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# 4. ggsci调色板

ggsci vignettes (opens new window)

ggsci 提供了一系列高质量的调色板，其灵感来自科学期刊、数据可视化库、科幻电影和电视节目中使用的颜色。

ggsci 中的调色板可用作ggplot2图层的scale，所有调色板，相应的命名为：

scale_color_palname()
scale_color_palname()

下表总结了所有可用的调色板:

Name	Scales	Palette Types	Palette Generator
NPG	scale_color_npg() scale_fill_npg()	"nrc"	pal_npg()
AAAS	scale_color_aaas() scale_fill_aaas()	"default"	pal_aaas()
NEJM	scale_color_nejm() scale_fill_nejm()	"default"	pal_nejm()
Lancet	scale_color_lancet() scale_fill_lancet()	"lanonc"	pal_lancet()
JAMA	scale_color_jama() scale_fill_jama()	"default"	pal_jama()
JCO	scale_color_jco() scale_fill_jco()	"default"	pal_jco()
UCSCGB	scale_color_ucscgb() scale_fill_ucscgb()	"default"	pal_ucscgb()
D3	scale_color_d3() scale_fill_d3()	"category10" "..."	pal_d3()
LocusZoom	scale_color_locuszoom() scale_fill_locuszoom()	"default"	pal_locuszoom()
IGV	scale_color_igv() scale_fill_igv()	"default" "alternating"	pal_igv()
UChicago	scale_color_uchicago() scale_fill_uchicago()	"default" "light" "dark"	pal_uchicago()
Star Trek	scale_color_startrek() scale_fill_startrek()	"uniform"	pal_startrek()
Tron Legacy	scale_color_tron() scale_fill_tron()	"legacy"	pal_tron()
Futurama	scale_color_futurama() scale_fill_futurama()	"planetexpress"	pal_futurama()
Rick and Morty	scale_color_rickandmorty() scale_fill_rickandmorty()	"schwifty"	pal_rickandmorty()
The Simpsons	scale_color_simpsons() scale_fill_simpsons()	"springfield"	pal_simpsons()
GSEA	scale_color_gsea() scale_fill_gsea()	"default"	pal_gsea()
Material Design	scale_color_material() scale_fill_material()	"red" "pink" "..."	pal_material()

下面展示ggsci调色板的使用

library("ggplot2")
library("ggsci")
library(patchwork)

data("diamonds")

p1 = ggplot(subset(diamonds, carat >= 2.2),
       aes(x = table, y = price, colour = cut)) +
  geom_point(alpha = 0.7) +
  geom_smooth(method = "loess", alpha = 0.05, size = 1, span = 1) +
  theme_bw()

p2 = ggplot(subset(diamonds, carat > 2.2 & depth > 55 & depth < 70),
       aes(x = depth, fill = cut)) +
  geom_histogram(colour = "black", binwidth = 1, position = "dodge") +
  theme_bw()

p1 + p2

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# 4.1 NPG调色板

NPG调色板灵感来源于nature 出版集团

p1_npg = p1 + scale_color_npg()
p2_npg = p2 + scale_fill_npg()

p1_npg + p2_npg

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# 4.2 JCO调色板

JCO调色板灵感来源于JCO杂志

p1_jco = p1 + scale_color_jco()
p2_jco = p2 + scale_fill_jco()

p1_jco + p2_jco

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# 5. Viridis调色板

原本出自viridis package (opens new window), 在最新版本的ggplot2已经可以直接使用。

# 6. scico调色板

scico是一款基于科学色图的R调色板，scico为ggplot2提供了颜色标尺，用法与Viridis调色板类似

library(scico)

# 展示所有可用色板
scico_palette_show()

# 取色
scico(30, palette = 'lapaz')

#[1] "#190C65" "#1D196C" "#1E2575" "#202F7D" "#223A85" "#25448B" "#274E92" "#2A5898" "#2E629D"
#[10] "#336CA1" "#3774A3" "#3F7DA5" "#4886A6" "#528EA6" "#5F95A5" "#6C9AA3" "#7A9E9F" "#87A19A"
#[19] "#95A494" "#A2A58F" "#ADA78B" "#BBA989" "#CAAD8A" "#DBB592" "#EBC0A0" "#F6CCB0" "#FBD7C2"
#[28] "#FDE0D2" "#FFEAE2" "#FFF2F2"

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library(ggplot2)
volcano <- data.frame(
  x = rep(seq_len(ncol(volcano)), each = nrow(volcano)),
  y = rep(seq_len(nrow(volcano)), ncol(volcano)),
  height = as.vector(volcano)
)
ggplot(volcano, aes(x = x, y = y, fill = height)) + 
  geom_raster() + 
  scale_fill_scico(palette = 'davos')

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# 7. cols4all调色板(终极解决方案)

cols4all是一个用于选择调色板的终极解决方案。colors for all 是这个R包的使命，即颜色不仅应用于具有正常色觉的人，而且还适用于具有色觉缺陷的人。目前，该R包整合了几个流行和鲜为人知的系列调色板: ColorBrewer，Viridis，Kovesi，Paul Tol， Scico，Carto，Tableau，Wes Anderson和Seaborn。此外，cols4all还可以添加自定义的调色板。

在线查看所有调色板 (opens new window)

# 调色板名称及其属性

c4a_palettes 获取调色板名称
c4a_series 获取色板系列名称
c4a_info 获取色板详细信息

c4a_series()
c4a_palettes(series = "brewer")

# find names of hcl palettes that are diverging
c4a_palettes(type = "div", series = "hcl")

# select purple green palette from the hcl series:
c4a("hcl.purple_green", 11)

c4a("br_bg", n = 7)

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# ggplot2标尺

scale__c4a e.g. scale_color_continuous_c4a_div Add scale to ggplot2.

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#ggplot2 #color

上次更新: 2022/04/15, 10:02:34

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