R语言ggplot2作图的时候配色如果不知道如何选择，可以参考如下链接
https://r-charts.com/color-palettes/
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这里分别提供了连续型数据和离散型数据的配色，应该能够满足我们日常的科研作图需求了。
这里提到的R包有
- help(package="ggthemes")
- help(package="grDevices")
- help(package="viridis")
- help(package="colorBlindness")
- help(package="dichromat")
- help(package="ggsci")
- help(package="RColorBrewer")
- help(package="tidyquant")
- help(package="tvthemes")
- help(package="vapoRwave")
- help(package="wesanderson")
- help(package="cartography")
- help(package="ggthemes_solarized")
其中有一个R包的名字是colorBlindness，提供了一些色盲患者也能够分辨的安全配色
通过函数help(package="colorBlindness")查看帮助文档，发现还有好多提供色盲患者也能识别的配色的R包
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推文开头提到的链接中的颜色如果在ggplot2作图的时候想要使用的话需要安装R包
paletteer，需要用到的函数是scale_color_paletteer_d()或者scale_fill_paletteer_c()
以下用一个热图做示例
参考链接 https://www.r-graph-gallery.com/79-levelplot-with-ggplot2.html
library(ggplot2)
# Dummy data
x <- LETTERS[1:20]
y <- paste0("var", seq(1,20))
data <- expand.grid(X=x, Y=y)
data$Z <- runif(400, 0, 5)
# Heatmap
ggplot(data, aes(X, Y, fill= Z)) +
geom_tile()
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这里用到的fill填充颜色，连续型数值映射颜色，所以自定义的配色是用函数scale_fill_paletteer_c()
library(ggplot2)
library(paletteer)
# Dummy data
x <- LETTERS[1:20]
y <- paste0("var", seq(1,20))
data <- expand.grid(X=x, Y=y)
data$Z <- runif(400, 0, 5)
# Heatmap
ggplot(data, aes(X, Y, fill= Z)) +
geom_tile()+
scale_fill_paletteer_c(palette="grDevices::PRGn")
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