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這篇“R語言繪圖顏色怎么設置”文章的知識點大部分人都不太理解,所以小編給大家總結了以下內容,內容詳細,步驟清晰,具有一定的借鑒價值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來看看這篇“R語言繪圖顏色怎么設置”文章吧。
R語言中的顏色表示方式主要有兩種,一種是用顏色的名稱表示,例如:blue、red、orange等等,要知道R語言中顏色名稱可以使用colors()方法得到。下圖只顯示50個顏色值:
library(scales) show_col(colors()[1:50],label=T)
另一種顏色的表示方法是用數值的方法表示:也就是RGB的方法表示,通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的; 可以使用rgb()方法-設置三種顏色的值(0-1):例如 rgb(1, 0, 0)表示紅色, 設置透明顏色時,再添加一個參數:rgb(1, 0, 0, 0.1)。也可以是0-255之間的數值:例如rgb()方法設置顏色(0-255): rgb(255, 0, 0, max=255) 也表示紅色, 透明顏色:rgb(255, 0, 0, 0.1 ,max=255)。還有一種顏色寫法是用16進制的字符表示:#FF0000表示紅色,沒兩位依次表示RGB的值;
可以用數字1、2、3等表示顏色,這些數字指向R語言中的色板palette顏色,如1代表當前palette的第1種顏色,2代表當前palette的第2種顏色等,默認色板中的顏色如下:
>palette() [1] "black" "red" "green3" "blue" "cyan" "magenta" "yellow" [8] "gray"
為柱狀圖填充顏色,4種顏色都表示紅色,分別填充到柱狀圖的4個柱子中:
barplot(1:4, col = c(2, "red", rgb(1, 0, 0), "#FF0000"))
顏色很多,但是要搭配好一組顏色沒有點藝術細胞還真挺為難的,還好R里面有個包RColorBrewer已經幫我們搭配好了色板,供我們使用:
連續型 sequential, 顏色漸變。
> display.brewer.all(type="seq") > brewer.pal(9,"Blues") #取出顏色 [1] "#F7FBFF" "#DEEBF7" "#C6DBEF" "#9ECAE1" "#6BAED6" "#4292C6" "#2171B5" [8] "#08519C" "#08306B"
極端型Diverging,生成深色強調兩端、淺色表示中部的顏色,可用來標注數據中的離群點。
> display.brewer.all(type="div")# > brewer.pal(11,"RdGy") [1] "#67001F" "#B2182B" "#D6604D" "#F4A582" "#FDDBC7" "#FFFFFF" "#E0E0E0" [8] "#BABABA" "#878787" "#4D4D4D" "#1A1A1A"
分類型Qualitative,生成彼此差異明顯的顏色,通常用來標記分類數據。
> display.brewer.all(type="qual") > brewer.pal(8,'Set3') #取出顏色 [1] "#8DD3C7" "#FFFFB3" "#BEBADA" "#FB8072" "#80B1D3" "#FDB462" "#B3DE69" [8] "#FCCDE5"
分享一段繪圖代碼,繪制分組散點圖:
#產生顏色向量,標記每一個點的顏色 palette(brewer.pal(8, "Set1")) plot(iris$Petal.Length, iris$Petal.With, col = iris$Species, ylab="Petal.With",xlab = "Petal.Length",pch=c(15,16,17)[iris$Species], main = "iris",cex=2) legend("topleft",legend=levels(iris$Species),col=c(1,2,3),pch=c(15,16,17))
以上就是關于“R語言繪圖顏色怎么設置”這篇文章的內容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內容對大家有幫助,若想了解更多相關的知識內容,請關注億速云行業資訊頻道。
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