R语言顶级期刊配色

ggsci包为R语言提供了基于顶级期刊审美的颜色方案,如JAMA、Nature、AAAS等,适用于离散变量的着色。用户可以直接调用相关函数,并调整透明度,为图表增添专业色彩。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

ggsci包提供了一系列高质量的颜色,以顶级大刊的审美为我们定好颜色,从此告别颜色选择惆怅!
离散型变量上色(即因子)有
scale_fill_jama() #美国医学会杂志,JAMA
scale_fill_npg() #Nature杂志
scale_fill_aaas() #美国科学促进协会 AAAS
scale_fill_nejm() #新英格兰 NEJM
scale_fill_lancet() #柳叶刀 Lancet
scale_fill_jco() #临床肿瘤学杂志 JCO
scale_fill_tron() #电影创:战纪 Tron Legacy
scale_fill_simpsons() #辛普森 TheSimpsons
一般直接调用即可,其中alpha可以调透明度。
大家可以欣赏上顶级期刊的颜色,挑一种最合适的用到你的论文中去吧!

library("ggplot2")
data("diamonds")

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### 设置R语言热力图的配色方案 在R语言中,可以通过多种方式为热力图设置配色方案。以下是几种常见的方法及其具体实现: #### 使用`brewer.pal()`函数 可以利用`RColorBrewer`包中的`brewer.pal()`函数创建颜色映射方案。此函数允许指定颜色的数量以及调色板名称。例如,以下代码展示了如何构建一个反转的颜色映射方案[^3]: ```r library(RColorBrewer) mycol <- rev(brewer.pal(n = 7, name = "RdGy")) ``` 在此例子中,选择了名为“RdGy”的调色板,并将其反转以适应数据需求。 #### 自定义颜色渐变 如果希望更加灵活地控制颜色变化,则可采用`colorRampPalette()`函数来自定义颜色渐变。下面是一个实例,展示了一个从蓝色到白色再到橙色的颜色过渡配置[^4]: ```r color_palette <- colorRampPalette(c("#6D9EC1", "white", "#E46726")) palette_colors <- color_palette(256) # 创建具有256种颜色的调色板 ``` #### 结合`heatmap.2()`绘制热力图 当使用`gplots`包内的`heatmap.2()`函数绘制热力图时,可以直接将上述生成的颜色向量传递给参数`col`。如下所示的是完整的绘图过程的一部分: ```r library(gplots) # 假设correlation_matrix已存在 p1 <- heatmap.2(correlation_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=color_palette(256), margins=c(6,5), main="Clinical Correlation Matrix", labRow=rownames(p_value_matrix), labCol=colnames(p_value_matrix)) ``` #### 利用`ggplot2`与`scale_fill_gradientn()` 对于基于`ggplot2`框架下的热力图制作,推荐运用`scale_fill_gradientn()`调整填充颜色。这里给出一段示范代码[^1]: ```r library(ggplot2) library(ggcorrplot) data(mtcars) mat <- cor(mtcars) # 绘制相关性矩阵热力图 ggcorrplot(mat, hc.order = TRUE, type = "lower") + scale_fill_gradientn(colours = c("#6D9EC1", "white", "#E46726"), limits = c(-1, 1)) ``` 以上介绍了几种不同的途径来设定R语言热力图的配色方案。每一种都有其独特的优势和适用场景,可以根据实际项目的需求选取最合适的选项。
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