第 9 章 ggplot2 - 9.11 颜色 - 《Cookbook for R 中文版》

9.11 颜色
- 9.11.1 问题
- 9.11.2 方案

9.11 颜色

9.11.1 问题

你想在图表中用 ggplot2 添加颜色。

9.11.2 方案

在 ggplot2 中设置颜色，对相互区分不同变量会有些困难，因为这些颜色有一样的亮度，且对色盲者不太友好。一个比较好的通用解决方案是使用对色盲友好的颜色。

9.11.2.1 样本数据

这两个数据集将用来产生下面的图表：

# 两个变量
df <- read.table(header = TRUE, text = "
 cond yval
  A 2
  B 2.5
  C 1.6
")
# 三个变量
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
")

9.11.2.2 简单的颜色设置

有颜色的线条和点可以直接用 colour = "red", 用颜色名称代替 "red"。填充的对象的颜色，如柱状条，可以用 fill="red" 来进行设置。

如果你想用任何其他非常规颜色，用十六进位码来设置颜色更容易，比如 #FF6699。

library(ggplot2)
# 设置：黑色柱状条
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval)) + geom_bar(stat="identity")

# 柱状条外用红色边线
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval)) + geom_bar(stat="identity", colour="#FF9999")

# 红色填充，黑色边线
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval)) + geom_bar(stat="identity", fill="#FF9999", colour="black")


# 标准黑色线条和点
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval)) + 
    geom_line(aes(group=1)) +     
    geom_point(size=3)

# 蓝黑色线条，红色点
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval)) + 
    geom_line(aes(group=1), colour="#000099") +  # 蓝线
    geom_point(size=3, colour="#CC0000")         # 红点

9.11.2.3 将变量值映射到颜色

不用全局改变颜色，你可以将变量映射到颜色——换言之，通过把颜色放到 aes() 函数中，可以设置条件性变量。

# 柱状条: x 和填充都依赖于cond2
ggplot(df, aes(x=cond, y=yval, fill=cond)) + geom_bar(stat="identity")


# 其他数据集的柱状条；填充依赖于cond2
ggplot(df2, aes(x=cond1, y=yval)) + 
    geom_bar(aes(fill=cond2),   # 填充依赖于cond2
             stat="identity",
             colour="black",    # 所有都是黑色轮廓线
             position=position_dodge()) # 把线条并排放置而非堆叠


# 线和点；颜色依赖于cond2
ggplot(df2, aes(x=cond1, y=yval)) + 
    geom_line(aes(colour=cond2, group=cond2)) + # 颜色分组都依赖于cond2
    geom_point(aes(colour=cond2),               # 颜色依赖于cond2
               size=3)                          # 更大的点，不同的形状

# 以上操作等价; 但把 "colour=cond2" 移到全局的映射用aes() 
# ggplot(df2, aes(x=cond1, y=yval, colour=cond2)) + 
#    geom_line(aes(group=cond2)) +
#    geom_point(size=3)

9.11.2.4 对色盲友好的颜色

下面这些是对色盲友好的颜色色板，一个用灰色，一个用黑色：

为了用 ggplot2, 我们在一个变量里储存颜色色板，然后之后调用。

# 灰色的颜色色板:
cbPalette <- c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", 
  "#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7")
# 黑色的颜色色板k:
cbbPalette <- c("#000000", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", 
  "#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7")
# 为了填充颜色，加
scale_fill_manual(values = cbPalette)
#> <ggproto object: Class ScaleDiscrete, Scale, gg>
#>     aesthetics: fill
#>     axis_order: function
#>     break_info: function
#>     break_positions: function
#>     breaks: waiver
#>     call: call
#>     clone: function
#>     dimension: function
#>     drop: TRUE
#>     expand: waiver
#>     get_breaks: function
#>     get_breaks_minor: function
#>     get_labels: function
#>     get_limits: function
#>     guide: legend
#>     is_discrete: function
#>     is_empty: function
#>     labels: waiver
#>     limits: NULL
#>     make_sec_title: function
#>     make_title: function
#>     map: function
#>     map_df: function
#>     n.breaks.cache: NULL
#>     na.translate: TRUE
#>     na.value: NA
#>     name: waiver
#>     palette: function
#>     palette.cache: NULL
#>     position: left
#>     range: <ggproto object: Class RangeDiscrete, Range, gg>
#>         range: NULL
#>         reset: function
#>         train: function
#>         super:  <ggproto object: Class RangeDiscrete, Range, gg>
#>     reset: function
#>     scale_name: manual
#>     train: function
#>     train_df: function
#>     transform: function
#>     transform_df: function
#>     super:  <ggproto object: Class ScaleDiscrete, Scale, gg>
# 为了在点线中使用颜色，加
scale_colour_manual(values = cbPalette)
#> <ggproto object: Class ScaleDiscrete, Scale, gg>
#>     aesthetics: colour
#>     axis_order: function
#>     break_info: function
#>     break_positions: function
#>     breaks: waiver
#>     call: call
#>     clone: function
#>     dimension: function
#>     drop: TRUE
#>     expand: waiver
#>     get_breaks: function
#>     get_breaks_minor: function
#>     get_labels: function
#>     get_limits: function
#>     guide: legend
#>     is_discrete: function
#>     is_empty: function
#>     labels: waiver
#>     limits: NULL
#>     make_sec_title: function
#>     make_title: function
#>     map: function
#>     map_df: function
#>     n.breaks.cache: NULL
#>     na.translate: TRUE
#>     na.value: NA
#>     name: waiver
#>     palette: function
#>     palette.cache: NULL
#>     position: left
#>     range: <ggproto object: Class RangeDiscrete, Range, gg>
#>         range: NULL
#>         reset: function
#>         train: function
#>         super:  <ggproto object: Class RangeDiscrete, Range, gg>
#>     reset: function
#>     scale_name: manual
#>     train: function
#>     train_df: function
#>     transform: function
#>     transform_df: function
#>     super:  <ggproto object: Class ScaleDiscrete, Scale, gg>

这个颜色集来源于网站： http://jfly.iam.u-tokyo.ac.jp/color/。

图 9.1: 色盲友好调色板

9.11.2.5 颜色选择

默认情况下，离散比例的颜色围绕 HSL 色环均匀分布。例如，如果有两种颜色，那么它们将从圆圈上的相对点中选择; 如果有三种颜色，它们在色环上将相隔 120° 等等。用于不同级别的颜色如下所示：

图 9.2: 均匀色环

默认颜色选择使用 scale_fill_hue() 和 scale_colour_hue()。例如，在以下情况下添加这些命令是多余的：

# 这两个是等价的; 默认使用scale_fill_hue()
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()
# 这两个是等价的; 默认使用scale_colour_hue()
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()

9.11.2.6 设置亮度和饱和度（色度）

虽然 scale_fill_hue() 和 scale_colour_hue() 在上面是多余的，但是当你想要改变默认值时，可以使用它们，比如改变亮度或色度。

# 使用 luminance = 45, 而不是默认 65
ggplot(df, aes(x = cond, y = yval, fill = cond)) + geom_bar(stat = "identity") + 
  scale_fill_hue(l = 40)

# 从 100 到 50 减少饱和度（亮度）, 增加亮度
ggplot(df, aes(x = cond, y = yval, fill = cond)) + geom_bar(stat = "identity") + 
  scale_fill_hue(c = 45, l = 80)

# 注意：使用 scale_colour_hue() 设置线和点

亮度为 45 时的颜色图表:

9.11.2.7 调色板：Color Brewer

你还可以使用其他颜色标度，例如从 RColorBrewer 包中获取。请参阅下面的 RColorBrewers 调色板图表。

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")

# 注意: 使用 scale_colour_brewer() 设置点和线条

9.11.2.8 调色板：手动定义

最后，你可以使用 scale_fill_manual() 定义自己的颜色集。有关选择特定颜色的帮助，请参阅下面的十六进制代码表。

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"))

# 注意：使用 scale_colour_manual() 设置线条和点

9.11.2.9 连续颜色

# 产生一些数据
set.seed(133)
df <- data.frame(xval = rnorm(50), yval = rnorm(50))
# 依赖 yval设置颜色
ggplot(df, aes(x = xval, y = yval, colour = yval)) + geom_point()

# 使用不同的渐变
ggplot(df, aes(x = xval, y = yval, colour = yval)) + geom_point() + 
  scale_colour_gradientn(colours = rainbow(4))

9.11.2.10 比色图表

9.11.2.11 十六进制色码图

颜色可以指定为十六进制 RGB 三元组合，例如 #0066CC。前两位数字是红色，接下来的两位是绿色，最后两位是蓝色。每个值的范围从 00 到 FF，以十六进制（base-16）表示，在 base-10 中等于 0 和 255。例如，在下表中，#FFFFFF 为白色，#990000 为深红色。

图 9.3: 色码图

色码图来源于 http://www.visibone.com

9.11.2.12 RColorBrewer 调色板图表

图 9.4: 调色板图表