ggplot2 配色笔记
ggplot2的提供了海量的默认配色方案和DIY配色选项，根据色彩显示类型一般分为连续型（渐变色）和离散型（差异色）两种。
连续型标尺：
根据颜色梯度色彩数量划分，共有三类连续型颜色梯度（即渐变色）：
- scale_colour_gradient()和scale_fill_gradient()：双色梯度。顺序由低到高，参数low 和high 用于控制此梯度两端颜色；
ggplot() + geom_point(data = mtcars,
aes(x = mpg, y = disp, color = qsec)) +
scale_colour_gradient(low = "green", high = "red")
scale_colour_gradient.png
ggplot() + geom_point(data = mtcars,
aes(x = mpg, y = disp, color = qsec)) +
scale_colour_gradient(low = "lightgreen", high = "darkgreen")
scale_colour_gradient.png
- scale_colour_gradient2()和scale_fill_gradient2()：三色梯度。顺序为低-中-高，参数low、mid和high 用于控制此梯度颜色，参数midpoint 设定中点值；
ggplot() + geom_point(data = mtcars,
aes(x = mpg, y = disp, color = qsec)) +
scale_colour_gradient2(low = "blue", mid = "black", high = "red",
midpoint = 18)
scale_colour_gradient.png
- scale_colour_gradientn()和scale_fill_gradientn()：自定义的n 色梯度。此标度需要赋给参数colours 一个颜色向量。不加其他参数的话，这些颜色将依照数据的范围均匀地分布。如果你需要让这些值不均匀地分布，则可以使用参数values。如果参数rescale 的值是TRUE（默认），则values 应在0 和1 之间取值，如果rescale 取值FALSE，则values 应在数据范围内取值。
离散型标尺
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hue系列是在hcl 色轮选取均匀分布的色相来生成配色板。
- h - range of hues to use, in [0, 360]
- c - chroma (intensity of colour), maximum value varies depending on combination of hue and luminance.
- l - luminance (lightness), in [0, 100]
-
colorbrewer.org系列
Viridis系列
刻度提供的颜色图在颜色和黑白方面在感觉上是一致的，因此色盲也可以感知到所映射的数据的变化。
scale_colour_viridis_d()：discrete
scale_colour_viridis_c()：continue
- option：可选颜色选项，包括 "magma" (or "A"), "inferno" (or "B"), "plasma" (or "C"), "viridis" (or "D", the default option) and "cividis" (or "E").
dsamp <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
p <- ggplot(dsamp, aes(carat, price)) +
geom_point(aes(colour = clarity))
p + scale_colour_viridis_d(option = "inferno")
scale_colour_gradient.png
colorbrewer.org系列
下面4个配色参数的方案来源于colorbrewer.org，主要用于离散变量的分组，但有时在连续变量中也有不俗的表现。scale_colour_brewer()，scale_fill_brewer()，scale_colour_distiller()，scale_fill_distiller()
palette
colorbrewer.org的默认配色方案用RColorBrewer::display.brewer.all()查看
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Diverging：BrBG, PiYG, PRGn, PuOr, RdBu, RdGy, RdYlBu, RdYlGn, Spectral
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Qualitative：Accent, Dark2, Paired, Pastel1, Pastel2, Set1, Set2, Set3
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Sequential：Blues, BuGn, BuPu, GnBu, Greens, Greys, Oranges, OrRd, PuBu, PuBuGn, PuRd, Purples, RdPu, Reds, YlGn, YlGnBu, YlOrBr, YlOrRd
scale_colour_brewer(palette = "BrBG") 表示用BrBG默认配色。
direction
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scale_colour_brewer(direction = 1)表示正向
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scale_colour_brewer(direction = -1)表示反向
aesthetics
-
scale_colour_brewer(aesthetics = c("colour"))表示将新的配色方案应用于colour映射中。
-
scale_colour_brewer(aesthetics = c("fill"))表示将新的配色方案应用于fill映射中。
DIY 配色
关于配色，ggplot2提供了 scale_colour_manual()， scale_fill_manual()函数用于Diy配色。
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palette：调色板设计，里面包含很多颜色，可供values = 调用。
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values：色彩值，可以是cols <- c("a" = "red", "b" = "blue", "c" = "darkgreen")，此时分组变量和色彩映射一一对应;也可以是cols <- c( "red", "blue", "darkgreen")，此时分组变量和色彩依靠排列顺序进行映射。
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aesthetics：颜色覆盖的视觉属性，一般是colour 和 fill两种。
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labels：分组标签，各个颜色代表的组别。
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name：legend的名字。
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breaks：设置组别，元素需要和labels一样多。
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limits：影响的是图形上显示的元素，如果limits里面有4个元素，但实际只有2个分组变量，那么会出现两个NA值。
cols <- c("8" = "red", "4" = "blue",
"6" = "darkgreen", "10" = "orange")
ggplot() + geom_point(data = mtcars,
aes(x = mpg, y = disp, color = factor(cyl))) +
scale_colour_manual(values = cols,
breaks = c("4", "6", "8"),
labels = c("four", "six", "eight"),
name = "cyl")
scale_colour_gradient.png
用 aesthetics指定改变的颜色是哪一个映射，shape = 21是空心圆，可以用fill参数。 此时，在 scale_colour_manual() 中指定应用的映射为fill，则只有fill色彩发生了变化，并生成了一个新的legend。
ggplot() + geom_point(data = mtcars,
aes(x = mpg, y = disp,
color = factor(cyl),
fill = factor(cyl)),
shape = 21,
size = 5) +
scale_colour_manual(values = cols,
breaks = c("4", "6", "8"),
labels = c("four", "six", "eight"),
name = "cyl",
aesthetics = "fill")
scale_colour_gradient.png
