R作图颜色

本文详细介绍了R语言中作图的基本方法及如何使用col参数进行颜色选择,包括使用颜色名称、颜色渐变函数、颜色模型参数等方法,并提供了丰富的示例和在线调色板资源。

R中作图是通过指定作图函数参数col项来完成的,例如: 

par(bg = "cornsilk")##给定作图背景颜色 
x=rnorm(1000) 
y=cumsum(x) 
plot(y,type="l", col="red",xlab="x series")

 

col可以赋向量 

 

 

方法一: 

直接用color的名称,如:“red”,“green”,“black”。。。

R中有657种颜色可以选择,可以通过函数colors() 查看和使用。

 

 

cl=colors()

 

x=runif(10000,-250,250) 

hist(x,breaks=seq(-250,250,5),col=cl[1:100]) 

 

方法二: 用rainbow(),heat.colors(),terrain.colors(),topo.colors(),cm.colors()等函数

 

 

 

 

 

 

 

方法三:用函数设置颜色模型中的参数

(1)hcl()函数 

> args(hcl)  

function (h = 0, c = 35, l = 85, alpha, fixup = TRUE) 

其中h指定颜色,为0~360间的整数,0为红色,120为绿色,240为蓝色;c指定浓度;l指定亮度;alpha指定透明度。 
 

例子:

>x=runif(10000,-250,250)  

>hist(x,breaks=seq(-250,250,5),col=hcl(1:100)) 

(2)hsv()函数

> args(hsv)  

function (h = 1, s = 1, v = 1, gamma = 1, alpha)  

色调(H),饱和度(S),亮度(V)。 

例子:

>x=runif(10000,-250,250)  

>hist(x,breaks=seq(-250,250,5),col=hsv(seq(0,1,0.01))) #用seq序列,默认饱和度和亮度是1

(3)灰度函数grey()  或者gray()

 

> args(grey) 
function (level) 
其中:level指定灰度,为0~1间的数,0为黑,1为白。例如: 
> hist(x,breaks=seq(-250,250,5),col=grey(seq(0,1,0.01))) 

(4)rgb()函数 

该函数按三元色,红,绿,蓝原理指定颜色,rgb(r=1,g=0,b=0)为红色,
rgb(r=0,g=1,b=0)为绿色,rgb(r=0,g=0,b=1)为蓝色。 
> args(rgb) 
function (red, green, blue, alpha, names = NULL, maxColorValue = 1) 

maxColorValue(max)设置为255时,rgb可以从1~255变化。与配色表查询值一致。

> hist(x,breaks=seq(-250,250,5),col=rgb(r=1,g=0,b=0)) 

 

方法四:一些颜色渐变的方法

(1)colorRamp {grDevices} #grDevices包中的colorRamp函数

例子1:

ramp <- colorRamp(c("red", "white"))  

rgb( ramp(seq(0, 1, length = 5)), max = 255)

例子2:

rgb.palette <- colorRampPalette(c(rgb(35,179,225,max=255),rgb(35,24,21,max=255),rgb(247,236,0,max=255)),space = "rgb") #黄黑蓝

#rgb.palette <- colorRampPalette(c(rgb(230,247,255,max=255),rgb(35,179,225,max=255)),space = "rgb") #蓝色渐变

 

rgb.palette(10)

 

 

 

附上一些和颜色相关的函数:

 

> rgb2hsv(255,255,255)#rgb转hsv
  [,1]
h    0
s    0
v    1

 

 

> .Internal(rgb256(0, 255, 0,255,NULL))#看rgb对应的十六进制值
[1] "#00FF00FF"
 

 

 

 

附上RGB配色表,可以寻找一些好看的颜色: 

 

 

RGB 配色表

http://www.cnblogs.com/xianghang123/archive/2012/06/13/2547604.html 

 

【更新】 

在线调色板~~调色更方便 

http://www.361dh.com/cx/yanse.htm 

### 如何在MATLAB中设置图形颜色 #### 使用 `colormap` 设置色图 为了改变整个图像的颜色映射,可以利用 MATLAB 的内置命令 `colormap` 来指定不同的色彩方案。例如,要应用一种名为 'hot' 的预设色图,可以通过下面这行简单的指令实现[^2]: ```matlab colormap('hot'); ``` #### 利用绘图函数参数自定义线条与标记样式 当绘制具体的数据图表时,比如折线图,除了整体的色图外,还可以单独调整每条曲线及其上的特殊点(即标记)的颜色和其他视觉特性。通过向绘图函数传递额外的名字-数值对作为输入参数即可完成这些个性化配置。如下所示的例子展示了如何设定一条蓝色实心圆圈标记的正弦波形,并对其外观进行了细致的规定[^3]: ```matlab t = 0 : pi / 20 : pi; y = sin(4 * t) .* sin(t) / 2; plot(t, y, '-bo', ... 'LineWidth', 2, ... % 线宽为2像素 'MarkerEdgeColor', 'r', ... % 标记边框红色 'MarkerFaceColor', 'g', ... % 填充绿色 'MarkerSize', 8); % 圆圈直径8像素 ``` 上述代码片段不仅设置了线条本身的风格——采用粗细适中的蓝线连接各个数据节点;同时也精心挑选了红绿相间的圆形符号来突出显示特定位置。 #### 应用伪彩技术展示灰度级或其他单一色调图像 对于那些本质上是以不同亮度级别表示信息的内容,如医学影像扫描结果或是地形高度模型等,则可能更倾向于使用所谓的“伪彩色”方法来进行可视化表达。这种方法允许用户借助于预先设计好的调色板将原始的明暗变化转换成丰富多彩的画面效果。MATLAB 内建有专门为此目的服务的功能模块 pcolor() 和配套使用的 colormap 函数组合起来就可以轻松达成此目标[^1]: ```matlab % 创建一个随机矩阵用于模拟实际应用场景下的二维分布情况 Z = peaks; figure; % 新开窗口准备作图 pcolor(Z); % 绘制基于 Z 数据集形成的网格状表面视图 shading interp; % 平滑过渡相邻单元格之间的边界以获得更好的观感体验 title('Peaks Function with Pseudocolor'); colormap jet; % 更改默认配色方案至 "jet" colorbar % 添加右侧辅助说明栏帮助解读各区间对应的实际意义 ``` 这段脚本先是构建了一个典型的测试样本集合 Peaks ,接着运用伪彩色渲染方式将其呈现出来并附带解释性的侧边栏以便观察者理解所见内容的具体含义。
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