1. 基本顏色

1.1 palette()

1.1.1 palette的默認顏色

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 重新定義palette

超過palette(rainbow(10))的顏色數量后，顏色會循環使用

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))")

改為palette默認的基本顏色，R重啟后會自動恢復

palette("default")

1.2 colors()

colors()含有657種顏色名稱

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. 色彩空間

2.1 RGB顏色

pie(rep(1,3), col = c(rgb(1,0,0),rgb(0,1,0),rgb(0,0,1)))

將顏色名稱轉換為RGB色彩

col2rgb(c("blue", "yellow"))

## [,1] [,2]

## red 0 255

## green 0 255

## blue 255 0

2.2 HSV顏色

par(mfrow = c(1, 2),mai=c(0.1,0.1,0.5,0.1))

hsv_seq

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)與rainbow(30)獲取的顏色相同

pie(rep(1,30), col = rainbow(30), labels = "", main = paste("rainbow",30))

將RGB色彩轉換為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 漸變色

3.1 自帶的漸變色

R自帶的grDevices包有如下6個調色板，傳入獲取顏色的個數，就獲得相應個數的顏色列表，gray()的參數需在[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()都可用于建立顏色板。通過傳入希望的主要顏色如藍、紫，colorRamp()和colorRampPalette都返回一個函數。

二者返回的函數區別為：colorRamp()返回的函數像grey()一樣，入參為[0,1]之間的數列，數列中數字個數即為函數返回的顏色板色彩數。colorRampPalette()返回的參數則像rainbow()一樣，入參為希望返回顏色板色彩的數量。而且通過下例可知，colorRampPalette()返回漸變顏色板函數，而colorRamp()返回對比顏色板函數。雖然都是用同樣的顏色，結果不同。

par(mfrow = c(1, 2),mai=c(0.1,0.1,0.5,0.1))

b2p1

b2p2

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

雖然說RColorBrewer包中實際用到的就只有brewer.pal()函數，但是包中的兩個優點使得其非常實用。一是，包中顏色板被劃分為序列型(sequential)、離散型(diverging)、分類型(qualitative)這三種基本能滿足統計作圖需要的類型；二是，顏色都比較協調。更多指引見其官網ColorBrewer。

每個系列顏色數量是固定的。

序列型顏色板適用于從低到高排序明顯的數據，淺色數字小，深色數字大。

library(RColorBrewer)

display.brewer.all(type = "seq")

分類型顏色板比較適合區分分類型的數據。

display.brewer.all(type = "qual")

離散型顏色板適合帶“正、負”的，對極值和中間值比較注重的數據。

display.brewer.all(type = "div")

3.4 創建漸變色

利用HSV和HCL創建自己想要的漸變色

par(mfrow = c(1, 2),mai=c(0.1,0.1,0.5,0.1))

hsv_seq

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")

參考資料

總結

以上是生活随笔為你收集整理的r语言mfrow全程_R语言中的色彩_LearningR - SegmentFault 思否的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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