上篇主要介绍了RGB模型和灰度模型两种配色方案，本篇来继续介绍HSV模型和HCL模型。

根据色彩理论，色彩具有三要素，即色相、饱和度和明度，HSV模型和HCL模型均是基于该理论的配色方案。

同上篇一样，本篇涉及的函数也都来自grDevices工具包，具体如下：

• hsv()

• rgb2hsv()

• hcl()

• hcl.color()

• hcl.pals()

hsv()

hsv()函数是根据HSV颜色模型生成颜色的，语法结构如下：

hsv(h = 1, s = 1, v = 1, alpha)

• h：色调或色相（hue）；

• s：饱和度或纯度（saturation）；

• v：明度（value）;

• aplha：透明度，同rgb()函数。

• hsv()函数的四个参数取值范围均是[0,1]。

下面我们通过具体例子，来直观感受三要素的作用效果。

色相（H）

在色彩理论中，一般使用[0, 360]之间的角度来表示色相，这样就可以形成一个色相环，但是R的hsv()函数的色相参数h的取值范围为[0,1]，在使用时需要进行等比转换。

在色相环中，三原色红、绿、蓝分别占据0、120、240度角，将色相环三等分。相应地，在hsv()中，三原色对应的h参数分别为0、1/3、2/3。

par(plt = c(0,1,0,1))
pie(rep(1,3), init.angle = 90,labels = "", border = NA,col = hsv(h = seq(0, 1, 1/3)))

在色相环中，

• 补色：角度相差180度的色相互为补色，直观地看，即色相环直径的两个端点。相应地，在hsv()中，互补色的h参数相差1/2。在光学中，互补色以一定比例混合可以形成白光；

• 邻近色：角度相差0-60度的色相为邻近色。邻近色的色相彼此近似，冷暖性质一致，色调统一和谐、感情特性一致（来自百度百科）；

• 对比色：角度相差120-180度的色相为对比色。对比色彼此区分明显。

par(plt = c(0,1,0,1),mfrow  = c(1,2))
pie(rep(1,6), init.angle = 90,labels = "", border = NA,col = hsv(h = seq(0, 1, 1/6)))pie(rep(1,24), init.angle = 90,labels = "", border = NA,col = hsv(h = seq(0, 1, 1/24)))

在R中，通过将上面的饼图无限分割，可以自制一个色相环：

par(plt = c(0,1,0,1))
pie(rep(1,1000), init.angle = 90,labels = "", border = NA,col = hsv(h = seq(0, 1, 1/1000)))

饱和度（S）

前篇介绍过，RGB模型在黑白打印时不太适用，而是需要使用灰度模型。而在HSV模型中，颜色的不同饱和度在黑白打印时会区分成不同的灰度。因此HSV模型生成的颜色在彩印和黑白打印下都可以相互区分。

减小饱和度，相当于是往颜色中加入白色；饱和度也称为纯度。

以红色为例，在hsv()函数中，固定h和v参数（默认值均为1），使饱和度参数s从0到1进行变化，效果如下：

par(plt = c(0,1,0,1))
pie(rep(1,1000), init.angle = 90,labels = "", border = NA,col = hsv(s = seq(0, 1, 1/1000)))

• 上图即使在黑白打印时，也能很好区分。

明度（V）

前面几幅图观看起来可能会有些不适，原因在于它们太亮了，即明度太高。

减小明度，相当于往颜色中增加黑色。

同样以红色为例，在hsv()函数中，固定h和s参数（默认值均为1），使明度参数v从0到1进行变化，效果如下：

par(plt = c(0,1,0,1))
pie(rep(1,1000), init.angle = 90,labels = "", border = NA,col = hsv(v = seq(0, 1, 1/1000)))

• 可以发现，上图没有前面几幅图那么刺眼；

可视化技巧：在配色时，点状要素一般选择明度较高的颜色，面状要素应选择明度较低的颜色。

par(plt = c(0.15, 0.9, 0.15, 0.95),mfrow = c(1,2))
# 面要素明度高，点要素明度低
plot(factor(iris$Species), iris$Sepal.Length,col = hsv(0.5, 0.9, 1))
points(jitter(c(iris$Species)), iris$Sepal.Length,pch = 21,bg = hsv(0.2, 1, 0.6))
# 面要素明度低，点要素明度高
plot(factor(iris$Species), iris$Sepal.Length,col = hsv(0.5, 0.9, 0.6))
points(jitter(c(iris$Species)), iris$Sepal.Length,pch = 21,bg = hsv(0.2, 1, 1))

rgb2hsv()

颜色的RGB编码和HSV编码是可以相互转换的，rgb2hsv()函数提供了将RGB编码转为对应HSV编码的方法。语法结构如下：

rgb2hsv(r, g = NULL, b = NULL,maxColorValue = 255)

示例：

hsv(0.5, 0.9, 0.6)
## [1] "#0F9999"col2rgb("#0F9999")
##       [,1]
## red     15
## green  153
## blue   153rgb2hsv(15, 153, 153)
##        [,1]
## h 0.5000000
## s 0.9019608
## v 0.6000000

• 对于同一颜色，HSV编码要比RGB编码更易理解。

hcl()

hcl()函数是基于HCL颜色模型生成颜色的，它的三个字母分别表示色相（HUe）、饱和度（Chroma）、亮度（Luminance）。

可以看出，HCL模型和HSV模型的参数意义基本类似，但在定义上有略微区别。按照R的官方文档的说法，HCL模型比HSV模型更符合人的视觉感受。

hcl(h = 0, c = 35, l = 85,alpha, fixup = TRUE)

• h：色相参数，意义同hsv()函数，但它的取值范围是[0, 360]之间的角度；

• c：饱和度参数，类似hsv()函数的s参数，但它的取值范围不固定；

• l：亮度参数，类似hsv()函数的v参数，取值范围为[0, 100]。

在R中，使用HCL模型生成颜色的常用函数实际上是hcl.colors()，因此这里就不再对hcl()函数进行介绍了。

hcl.colors()

hcl.colors()函数的语法结构和功能与grey.colors()函数类似，即快速生成一组HCL编码的颜色：

hcl.colors(n, palette = "viridis", alpha = NULL,rev = FALSE, fixup = TRUE)

不同之处是，hcl.colors()函数拥有一个palette参数，它指定了彩色调色板的名称，默认调色板为viridis。

image(x = 1:5, y = 1, z = matrix(1:5, ncol = 1),col = hcl.colors(5),axes = F, ann = F)

所有配色板的名称可以通过hcl.pals()函数进行查询。

hcl.pals()

前面介绍的RColorBrewer工具包（可点击跳转），其颜色系列分为sequential、qualitative、diverging三类，而hcl.pals()函数也同样如此，除此之外，还有一个divergingx类型。语法结构如下：

hcl.pals(type = NULL)

• type：调色板类型。

hcl.pals("qualitative")
## [1] "Pastel 1" "Dark 2"   "Dark 3"   "Set 2"    "Set 3"    "Warm"     "Cold"
## [8] "Harmonic" "Dynamic"hcl.pals("sequential")
##  [1] "Grays"         "Light Grays"   "Blues 2"       "Blues 3"
##  [5] "Purples 2"     "Purples 3"     "Reds 2"        "Reds 3"
##  [9] "Greens 2"      "Greens 3"      "Oslo"          "Purple-Blue"
## [13] "Red-Purple"    "Red-Blue"      "Purple-Orange" "Purple-Yellow"
## [17] "Blue-Yellow"   "Green-Yellow"  "Red-Yellow"    "Heat"
## [21] "Heat 2"        "Terrain"       "Terrain 2"     "Viridis"
## [25] "Plasma"        "Inferno"       "Dark Mint"     "Mint"
## [29] "BluGrn"        "Teal"          "TealGrn"       "Emrld"
## [33] "BluYl"         "ag_GrnYl"      "Peach"         "PinkYl"
## [37] "Burg"          "BurgYl"        "RedOr"         "OrYel"
## [41] "Purp"          "PurpOr"        "Sunset"        "Magenta"
## [45] "SunsetDark"    "ag_Sunset"     "BrwnYl"        "YlOrRd"
## [49] "YlOrBr"        "OrRd"          "Oranges"       "YlGn"
## [53] "YlGnBu"        "Reds"          "RdPu"          "PuRd"
## [57] "Purples"       "PuBuGn"        "PuBu"          "Greens"
## [61] "BuGn"          "GnBu"          "BuPu"          "Blues"
## [65] "Lajolla"       "Turku"hcl.pals("diverging")
##  [1] "Blue-Red"      "Blue-Red 2"    "Blue-Red 3"    "Red-Green"
##  [5] "Purple-Green"  "Purple-Brown"  "Green-Brown"   "Blue-Yellow 2"
##  [9] "Blue-Yellow 3" "Green-Orange"  "Cyan-Magenta"  "Tropic"
## [13] "Broc"          "Cork"          "Vik"           "Berlin"
## [17] "Lisbon"        "Tofino"hcl.pals("divergingx")
##  [1] "ArmyRose" "Earth"    "Fall"     "Geyser"   "TealRose" "Temps"
##  [7] "PuOr"     "RdBu"     "RdGy"     "PiYG"     "PRGn"     "BrBG"
## [13] "RdYlBu"   "RdYlGn"   "Spectral" "Zissou 1" "Cividis"

• hcl.pals()函数中共有110种调色板，远远多于RColorBrewer工具包；

• 可以发现，RColorBrewer工具包中的颜色系列名称也可以在hcl.pals()函数中找到。

image(x = 1:12, y = 1, z = matrix(1:12, ncol = 1),col = hcl.colors(12, palette = "Reds"),axes = F, ann = F)

• 使用hcl.colors()函数调用调色板生成颜色是没有数量限制的，而RColorBrewer工具包的颜色系列所包含的颜色都具有上限。

col <- hcl.colors(5, palette = "Reds")
rgbcode <- col2rgb(col)
rgb2hsv(rgbcode)
##       [,1]      [,2]       [,3]       [,4]       [,5]
## h 0.941896 0.9737828 0.02291667 0.04065041 0.05000000
## s 1.000000 0.8725490 0.62745098 0.32156863 0.03968254
## v 0.427451 0.8000000 1.00000000 1.00000000 0.98823529

• 可以看出，使用hcl.colors()函数生成的颜色的色相、饱和度和亮度均有一定的区别，因此可以用于彩色和黑白印刷，而无需额外的调整。