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目前自己常用的调色R包有：
- ggsci
- RColorBrewer
之前已经简单学习过ggsci，这次来探讨下RColorBrewer包。
基础知识
常用的配色方式有RGB和CMYK。
RGB：一种发光的色彩模式，你在一间黑暗的房间内仍然可以看见屏幕上的内容；
CMYK：一种依靠反光的色彩模式，我们是怎样阅读报纸的内容呢？是由阳光或灯光照射到报纸上，再反射到我们的眼中，才看到内容。它需要有外界光源，如果你在黑暗房间内是无法阅读报纸的。
从理论上来说，只需要CMY三种油墨就足够了，它们三个加在一起就应该得到黑色。但是由于目前制造工艺还不能造出高纯度的油墨，CMY相加的结果实际是一种暗红色。因此还需要加入一种专门的黑墨来调和。所以CMYK是利用色料的三原色混色原理，加上黑色油墨，共计四种颜色混合叠加，形成所谓“全彩印刷”。四种标准颜色是：
C：Cyan = 青色，又称为‘天蓝色’或是‘湛蓝’M：Magenta = 品红色，又称为‘洋红色’；Y：Yellow = 黄色；K：Key Plate(blacK) = 定位套版色（黑色）
颜色代码是十六进制的，分别是0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F表示，越往左越靠近黑色，往右越靠近红色。
颜色代码前两位是红色（Red），中间两位代表绿色（Green），后两位是蓝色（Blue）。
因此，红色：FF0000; 绿色：00FF00; 蓝色：0000FF。
RColorBrewer概述
核心函数：
display.brewer.all()brewer.pal.infodisplay.brewer.pal(9,"Paired")-
brewer.pal(9,"Paired")[3:8]：选择亚组中的颜色
library(RColorBrewer)
display.brewer.all() #显示所有调色板
可以看出其调色板可分为3类，到底具体是哪三类？
brewer.pal.info #返回画板名称，最大颜色数等，以文本的形式展示
table(brewer.pal.info$category) #查看画板情况
综上所述，RColorBrewer共提供了3类调色板，并可以用
brewer.pal()生成需要的颜色，这3类包括：
- 连续型sequential：共18组颜色，每组9个渐变色。
- 离散型diverging：共9组颜色，生成深色强调两端、浅色标识中部的系列颜色。
- 定性型qualitative：共9组颜色，生成一系列彼此差异比较明显的颜色，通常用来标记分类数据。
display.brewer.all(type = "div")
display.brewer.all(type = "qual")
display.brewer.all(type = "seq")
如果只看其中一组的颜色，用display.brewer.pal()查看。
display.brewer.pal(9,"Paired")
colorRampPalette
下面来介绍RColorBrewer的神仙函数colorRampPalette。
核心函数：
-
colorRampPalette(brewer.pal(9,"Set1"))(n)
下面直接实战：
library(RColorBrewer)
lp <- data.frame(city=c("全国","江苏","广东", "浙江","全球平均","中高收入","美国","英国","德国","高收入","日本"),
value=c(77,78,78,80,73,76,79,81,81,81,84))
lp$city <- factor(lp$city,levels = lp$city)
ggplot(lp,aes(city,value,fill=city))+
geom_bar(stat="identity",width=0.5)+
geom_text(aes(label=value),size=4,color="black",fontface="bold",hjust=-0.5)+
theme_bw()+
ylim(c(0,100))+
labs(x="",y="")+
theme(legend.position = "",
axis.text = element_text(face = "bold",size=16))+
coord_flip()+
scale_fill_brewer(palette = "Set1")
上图中有11个组别，但是“Set1”只有9种颜色，怎么处理这个情况呢？
这个时候神仙函数
colorRampPalette该来救场了，咱们只需要给colorRampPalette点颜色，就可以从里面任意取色了。
x <- colorRampPalette(c("royalblue","firebrick3"))(12)
scales::show_col(x)
y <- colorRampPalette(c("royalblue","white","firebrick3"))(56)
scales::show_col(y)
还可以让颜色更深些：
scales::show_col(colorRampPalette(c(rep("royalblue",3),"white",rep("firebrick3",3)))(56))
ColorCount <- length(unique(lp$city))
getPalette <- colorRampPalette(brewer.pal(9,"Set1"))
scales::show_col(getPalette(ColorCount))
ggplot(lp,aes(city,value,fill=city))+
geom_bar(stat="identity",width=0.5)+
geom_text(aes(label=value),size=4,color="black",fontface="bold",hjust=-0.5)+
theme_bw()+
ylim(c(0,100))+
labs(x="",y="")+
theme(legend.position = "",
axis.text = element_text(face = "bold",size=16))+
coord_flip()+
scale_fill_manual(values = getPalette(ColorCount))
原来`brewer.pal(9,"Set1")`的9种颜色，经过`colorRampPalette`的变换，神奇的达到了11种元素的需求。
参考链接：
医学统计与R语言：ggplot中填充颜色不够怎么办?(公众号：医学统计与R语言)
[R语言绘图的颜色：两包](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37020820)
[R 调色—Palette](https://zhuanlan.zhihu.com/p/75529389)
