迄今为止最优秀的配色R包

前言

配色是个审美问题，我们通常都是拿别人配好的一组颜色来画图。用来配色的包很多，今天介绍的是一个组合拳，内置了几乎所有配色R包，配色组合数量2000+，可谓是最齐全的了。

它吸引我的有两个地方：

可以直接在控制台显示出颜色

使用起来异常简单明了

无缝对接ggplot

行吧，三个地方，我不倒回去改了有点激动

1.安装

if(!require(paletteer))install.packages("paletteer")
if(!require(scico))install.packages('scico')
if(!require(nord))install.packages('nord')
library(paletteer)

paletteer就是今天的主角，十分优秀

2.一分钟上手

支持两类配色：

paletteer_c：连续型配色，映射颜色的那一列是一串连续的数据，最常见的连续型数据就是数值，举个栗子：

paletteer_d：离散型配色，映射颜色的那一列有固定几个的取值，每个取值对应一个颜色。

其中离散型配色中有个paletteer_dynamic，即动态配色，就是说可以把一组颜色任意切分成n个颜色，取决于你想要多少种颜色，要多少就有多少，如下图，n等于几就是要几种颜色咯

下面是使用方法，将配色以十六进制编码的形式输出出来，成为一个自定义颜色时可直接使用的向量。并且这个输出在控制台上就显示了颜色，非常直观

paletteer_c("scico::berlin", n = 10)## <colors>
## #9EB0FFFF #5AA3DAFF #2D7597FF #194155FF #11181DFF #270C01FF #501802FF #8A3F2AFF #C37469FF #FFACACFFpaletteer_d("RColorBrewer::Paired")## <colors>
## #A6CEE3FF #1F78B4FF #B2DF8AFF #33A02CFF #FB9A99FF #E31A1CFF #FDBF6FFF #FF7F00FF #CAB2D6FF #6A3D9AFF #FFFF99FF #B15928FFpaletteer_dynamic("cartography::green.pal", 5)## <colors>
## #B8D9A9FF #8DBC80FF #5D9D52FF #287A22FF #17692CFF

引号里是包名：：配色名，并不需要自己去查，直接按键盘上Q前面那个tab即可。顺便秀一下我新定制的表情包：

3.傻瓜式对接ggplot2

我看到包的作者致谢了哈德雷大佬，如此无缝的对接只有大佬能做。

library(ggplot2)
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) +geom_point() +scale_color_paletteer_d("basetheme::minimal")

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Sepal.Width)) +geom_point() +scale_color_paletteer_c("grDevices::PinkYl")

这样的对接方式，基于ggplot2的所有R包都可以用了。比如ggpubr

library(ggpubr)
data("ToothGrowth")
df <- ToothGrowth
ggboxplot(df, x = "dose", y = "len", width = 0.8,color = "dose")+scale_color_paletteer_d("basetheme::minimal")

5.对接其他绘图R包

pheatmap

pheatmap::pheatmap(volcano,color = paletteer_c("scico::berlin", n = 100))

为什么这里是100呢？倒也不是必须100，只是热图默认配色也是把红黄蓝切成了100种颜色。

ComplexHeatmap

library(ComplexHeatmap)
Heatmap(t(iris[,1:4]),col = paletteer_c("scico::berlin", n = 100),name = "iris")