R语言中ggplot2图形常见的几种配色方法分别是什么

本篇文章给大家分享的是有关R语言中ggplot2图形常见的几种配色方法分别是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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举例展示几种常用的ggplot取色方法，如：

1. 通过字符串区分取色；

2. 通过数字取色；

3. 取渐变色；

4. 通过RColotBrewer方案取色。

1. 构建数据集

#构造数据集
df = data.frame(x=1:10, 
                y=seq(1, 20, 2), 
                z=seq(1000, 100, -100), 
                c=paste("color", seq(1, 10, 1)))
df

运行结果：

2. 安装和加载包

install.packages("ggplot2") # 安装包
install.packages("RColorBrewer")
library(ggplot2) # 加载包
library(RColorBrewer)

3. 绘制图形

3.1 基础图形

ggplot(df, aes(x=x, y=y)) +
  geom_bar(stat="identity")

运行结果：

3.2 默认颜色

在ggplot2 的图形语法中，颜色是一个图形属性，如同x 的位置、y 的位置、大小等一样。

对于图形中的几何对象，可以设置colour或者fill参数的值来设置颜色。

一般而言，colour参数控制的是线条、多边形轮廓的颜色，而fill参数控制的是多边形的填充色。

如果需要用一个变量(数据框的某一列)来控制几何对象的颜色，将colour或fi11参数的值设置为数据中某一列的列名即可。

ggplot(df, aes(x=x, y=y, fill=c)) + 
  geom_bar(stat="identity") +
  labs(x="x axis", y="y axis", fill="legend")

运行结果：

3.3 数字取色-正序

x变量是个递增的向量。

ggplot(df, aes(x=x, y=y, fill=x)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  labs(x="x axis", y="y axis", fill="legend")

运行结果：

3.4 数字取色-倒序

z变量是个递减的向量。

ggplot(df, aes(x=x, y=y, fill=z)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  labs(x="x axis", y="y axis", fill="legend")

运行结果：

3.5 渐变色：色1-色2取色

colors <- colorRampPalette(c("red", "orange"))(10)
colors
# [1] "#FF0000" "#FF1200" "#FF2400" "#FF3700" "#FF4900" "#FF5B00" "#FF6E00" "#FF8000" "#FF9200" "#FFA500"

ggplot(df, aes(x=x, y=y)) +
  geom_bar(stat="identity", fill=colors[rank(10:1)]) +
  labs(x="x axis", y="y axis", fill="legend")

运行结果：

3.6 RColorBrewer取色：set3为例

ggplot(df, aes(x=x, y=y)) +
  geom_bar(stat="identity", fill=brewer.pal(10, "Set3")) +
  labs(x="x axis", y="y axis", fill="legend")

运行结果：

以上参考自微信公众号：  R语言统计与绘图

以下才是我自己所写（绘制一个彩虹色的柱形图）：

# 查看帮助文档
?barplot

# 构造一个与维度相关的数据集
goods <- c("豆芽","茄子","淮山","番茄","芋头","土豆","萝卜","马蹄","莴笋","红薯")
goods

# 绘制柱形图

barplot(height = 1:10,col = rainbow(10),border = NA,names.arg = goods,main = "各种农产品的产量（单位：万吨）\n\nMade By 滕玉龙",sub = "左手Python，右手R语言",ylab = "产量（万吨）",xlab = "农产品名称")

渲染效果：

# 构造一个与度量相关的数据集
amount <- c(100, 130, 169, 220, 286, 372, 484, 629, 818, 1063)
amount

# 绘制可视化图形
barplot(height = amount,col = rainbow(10),border = NA,names.arg = goods,main = "各种农产品的产量（单位：万吨）\n\nMade By 滕玉龙",sub = "左手Python，右手R语言",ylab = "产量（万吨）",xlab = "农产品名称")

做可视化，每个人的审美与偏好不尽不同：有的喜欢比较炫酷的，也有的喜欢比较柔和的，还有的喜欢比较简单的。而我，倒喜欢这抹炫酷的"彩虹色"。

以上就是R语言中ggplot2图形常见的几种配色方法分别是什么，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。