R画图采用非渐近色颜色设置

最新推荐文章于 2025-05-18 17:31:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-18 17:31:37 发布 · 1.5k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#R #color #非渐近 #离散颜色

由于画图需要，在颜色比较多时，直接使用rainbow()等渐近色颜色设置函数，这样比较方便省时，但也存在问题，当要展示的图型类型过少时，渐近色不容易区分，需要进行跳跃性颜色设置，最好此时的颜色设置是离散的。解决方案是安装RColorBrewr包


1.RColorBrewr 提供了3套配色方案。

（1）.连续型 sequential， 颜色渐变。

（2）极端型Diverging，生成深色强调两端、浅色表示中部的颜色，可用来标注数据中的离群点。

（3）离散型Qualitative，生成彼此差异明显的颜色，通常用来标记分类数据。

2.安装RColorBrewer包，并加载。

（1）查看连续型的种类。

display.brewer.all(type="seq")# 有9种颜色。

用法：barplot(rep(1,6),col=brewer.pal(9,"Blues"))# 数字9，表示使用色条中

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
使用R语言的gradient_color函数为数据点配置渐变颜色
DevProZ的博客
08-29 952
在R语言中，我们可以使用gradient_color函数为数据点配置渐变颜色。使用gradient_color函数可以根据数据的不同特征来配置渐变颜色，从而更好地传达数据的含义和趋势。您可以根据自己的需求调整渐变的颜色范围和样式，以及其他图表的属性。安装完所需的包之后，我们可以开始使用gradient_color函数。首先，我们需要确保已经安装了所需的R包，其中包括ggplot2和scales。希望本文对您有所帮助，使您能够在R语言中使用gradient_color函数为数据点配置渐变颜色。
使用gradient_color函数配置数据点颜色双色渐变颜色（R语言）
TechSavant的博客
08-30 675
我们可以选择不同的颜色样式，如"continuous"（连续渐变）或"discrete"（离散渐变）。在R语言中，我们可以使用gradient_color函数来配置数据点的颜色，并创建双色渐变效果。以上就是在R语言中使用gradient_color函数配置数据点颜色双色渐变颜色的详细介绍和示例代码。通过以上步骤，我们可以使用gradient_color函数配置数据点的双色渐变颜色。通过调整start_color和end_color参数的值，你可以创建不同的双色渐变效果。步骤 3: 配置数据点颜色。
R语言可视化高颜值配色方案全解析，从此不再为配色而烦恼（附代码示例）
weixin_47425354的博客
05-18 1662
RColorBrewer包提供了三类调色板（序列型、发散型、分类型），适用于科研绘图中的多种需求，通过display.brewer.all()可查看所有配色方案。ggplot2通过scale_fill_*和scale_color_*系列函数实现精细配色，支持手动指定颜色、预定义调色板及连续变量渐变色。高级渐变色生成可通过grDevices::colorRampPalette()创建自定义渐变。扩展配色方案包括期刊风配色（ggsci包）、科研专用配色（cols4all包）和色盲友好方案（viridis包）。此
R语言使用scales包的hue_pal函数获取ggplot2任何级别的离散色码、使用scales包的show_col函数可视化ggplot2任何级别的离散色码
data+scenario+science+insight
11-27 359
R语言使用scales包的hue_pal函数获取ggplot2任何级别的离散色码、使用scales包的hue_pal函数获取ggplot2任何级别的反序（reverse）离散色码、使用scales包的show_col函数可视化ggplot2任何级别的离散色码
R语言colorRampPalette函数-创建颜色梯度(渐变色)
weixin_33733810的博客
06-02 2万+
在绘热图时，需要将数值映射到不同的颜色上，这时就需要一系列的颜色梯度 colorRampPalette 函数支持自定义的创建一系列的颜色梯度 代码示例： > colors <- colorRampPalette(c("blue", "red"))(5) > colors [1] "#0000FF" "#3F00BF" "#7F007F" "#BF003F&
python数据可视化之Seaborn（二）：颜色风格
明曦君的小家
02-18 2万+
写在开头：在该系列第一篇文章介绍了一下整体seaborn对于画图整体风格与比例的调控，今天开始分享一下seaborn对于颜色的设计。该文章参考文献主要为学习路远老师的seaborn教程，会在结尾放上链接。 上节回顾：上一节分享了Seaborn绘图的整体颜色与风格比例调控，可点击链接查看。python数据可视化之Seaborn（一） Seaborn可视化内容安排 在Seaborn的学习中安排如下...
R语言中的时间序列分析·
2302_80828325的博客
01-03 2082
时序的滞后阶数：向后追溯的观测值的数量表 Nile时序的不同滞后阶数0阶滞后项（Lag 0）代表没有移位的时序，一阶滞后（Lag 1）代表时序向左移动一位，二阶滞后（Lag 2）代表时序向左移动两位，以此类推。Lag(ts,k)# 把时序变成k阶滞后，ts指代目标序列，k为滞后项阶数。自相关度量时序中各个观测值之间的相关性。相关性构成的图即自相关函数图（autocorrelation function plot，ACF图）。ACF图可用于为ARIMA模型选择合适的参数，并评估最终模型的拟合效果。
R语言与统计分析
小飞侠的博客
12-16 1万+
R语言与统计分析 汤银才 主编 高等教育出版社 二○○八年五月 内容介绍 本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概 念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R函数的实现，并通过 具体的例子说明统计问题求解的过程. 本书注重思想性、实用性和可操作性. 在内容的安排上不仅包含了基础统 计分析中的探索性数据分析、参数的估计与假设检验，还包括的非参数统计分...
Python中如何使用 Matplotlib 绘制了一个具有渐变颜色的垂直条形图
Pandas120的博客
01-19 1208
如何使用 Matplotlib 绘制了一个具有渐变颜色的垂直条形图？ 该函数绘制了一个基于颜色映射的渐变图像，可以用于作为垂直条形图的背景。该函数在指定的坐标位置上绘制一个或多个垂直条形图，并为每个条形图的渐变背景调用了 函数。
渐变色【R Color】
生信学习
08-27 3334
不想干正事儿，搞搞 “ 颜色 ”😑。
R画图关于颜色和主题的一点总结
10-18
R画图关于颜色和主题的一点总结，
R语言可视化（十）
dltan
01-07 832
ggplot2条形图可视化
R语言自定义颜色
知识搬运者
03-08 2246
有了颜色梯度之后，我们就可以方便的把数值映射到颜色梯度上。基本的思想是，将数值排序，然后得到每个数值在排序好的序列中的顺序，其实就是rank 函数的返回值，然后利用该顺序去获取颜色。在绘热图时，需要将数值映射到不同的颜色上，这时就需要一系列的颜色梯度colorRampPalette 函数支持自定义的创建一系列的颜色梯度。函数的参数c("blue", "red") 指的是颜色从蓝色渐变到红色，12 代表创建长度为12的颜色梯度。一、创建颜色梯度（渐变色）
【R作图】颜色的选取
a12141986的博客
06-13 1555
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”，...
R语言中使用颜色的方法详解
2301_79326588的博客
08-19 852
本文介绍了在R语言中使用颜色的几种常见方法，包括使用命名颜色、十六进制颜色码、RGB颜色和调色板。在上面的代码中，我们使用barplot函数绘制了一个柱状图，并将柱子的颜色设置为红色（RGB值为255, 0, 0）。在上面的代码中，我们使用plot函数绘制了一个散点图，并将点的颜色设置为红色（#FF0000）。在上面的代码中，我们使用pie函数绘制了一个饼图，并使用rainbow调色板为每个扇区指定颜色。在上面的代码中，我们使用plot函数绘制了一个折线图，将线条颜色设置为红色。
R作图配色---颜色提取及色彩搭配
qq_42090739的博客
04-01 1万+
看SCI文章，发现一个规律，越是高分的文章作图越是“花里胡哨”，出各种新奇的图，色彩上也很鲜艳，而大多数人就喜欢看那种花里胡哨的。其实很多时候，我们里高分文章的图只差一个思路和配色，同样的数据别人做的图看起来很好，很大原因是颜色搭配的好。今天我们就谈谈R的色彩搭配，让你的作图可视化向高分文章看齐。 一、提取颜色 看到别人文章中好看的配色，直接提取是最方便的方法，可以使用AI或者PPT操作，主要是为了得到颜色的十六进制代码，可用于R绘图。不过这里我们介绍一种R的方式，可以将图片读入R中，提取一张图片所有颜色
色彩 | R 语言中的渐变色: viridis 包(色盲友好的颜色包)
热门推荐
生物信息学专栏(BioMooc)
06-30 2万+
色盲友好的颜色组合。适合热图。
R语言绘图、高清保存、以及颜色系统
打不死的小强
04-05 2万+
转载于R语言中文论坛R语言中文社区 由于R语言基础作图部分内容简单直接，但参数繁多，因此这里不做系统介绍，只挑出几个点来讲一讲。主要介绍R中的颜色系统。 目录 一个作图示例 图片的高清保存 par函数使用技巧 颜色系统 作图使用中文乱码 基础作图和数学公式的演示 一个作图示例
任务描述 相关知识 plt.axes创建子图 fig.add_axes()创建子图 编程要求 测试说明 任务描述 本关任务：绘制一个包含两个样式不一致的子图。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何使用plt.axes创建子图，2.如何使用fig.add_axes()创建子图。 plt.axes创建子图 前面已经介绍过plt.axes函数，这个函数默认配置是创建一个标准的坐标轴，填满整张图。 它还有一个可选的参数，由图形坐标系统的四个值构成。这四个值表示为坐标系的[底坐标、左坐标、宽度、高度]，数值的取值范围为左下角为0，右上角为1。 下面演示在右上角创建一个画中画： x1 = plt.axes() # 默认坐标轴 ax2 = plt.axes([0.65, 0.65, 0.2, 0.2]) fig.add_axes()创建子图 面向对象画图接口中类似的命令由fig.add_axes()。用这个命令创建两个竖直排列的坐标轴： fig = plt.figure() ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.5, 0.8, 0.4], xticklabels=[], ylim=(-1.2, 1.2)) ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.4], ylim=(-1.2, 1.2)) x = np.linspace(0, 10) ax1.plot(np.sin(x)) ax2.plot(np.cos(x)); 可以看到两个紧挨着的坐标轴：上子图的（起点y坐标为0.5位置）与下子图x轴刻度是对应的（起点y坐标为0.1，高度为0.4）。 编程要求 根据提示，在右侧编辑器Begin-End处补充代码，根据输入数据绘制一个一行两列的折线图子图。子图一设置输入数据为x轴，输入数据的平方为y轴；设置颜色为红色；linestyle为--；线的宽度为1；透明的为0.3。子图二设置输入数据为x轴，输入数据的自然对数为y轴，具体可视化要求如下： 图形的figsize为(12, 12)； 图形保存到Task1/img/T1.png。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试： 预期输出：你的答案与正确答案一致 提示： #输入数据为x plt.plot(x,x**2) plt.plot(x,np.log(x)) 开始你的任务吧，祝你成功！import matplotlib matplotlib.use("Agg") import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def student(x): ''' 根据输入数据绘制不同的两个子图 :param x: 输入数据，类型为array :return: None ''' # ********* Begin *********# # ********* End *********#
最新发布
05-30
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用Matplotlib的plt.axes和fig.add_axes方法来创建一行两列的子图，并分别显示输入数据与其平方以及自然对数的关系。首先，我得回顾用户的问题和之前的对话，确保答案符合他们的需求。用户之前的问题是关于绘制一行两列的子图，当时我给出的示例是使用plt.subplots方法。现在他们想改用plt.axes和fig.add_axes，这两个方法更灵活但需要手动设置位置和大小。我需要确保回答中正确区分这两种方法，并展示如何用它们创建子图。 首先，用户提到要使用plt.axes和fig.add_axes。根据引用中的内容，fig.add_axes需要指定[left, bottom, width, height]的参数，而plt.axes也可以类似地添加坐标轴。我需要详细说明这两种方法的步骤，并提供示例代码。 接下来，用户希望两个子图分别显示数据与平方及自然对数的关系。输入数据可能需要用户提供，或者示例中生成。这里可能需要生成示例数据，比如使用numpy生成x值，然后计算y1= x^2，y2 =ln(x)。但要注意自然对数在x=0处无定义，可能需要调整数据范围，比如从0.1开始。然后，考虑子图的样式不同。可能需要设置不同的颜色、线型、标题、坐标轴标签等。例如，第一个子图用红色虚线，第二个用蓝色圆点，并添加网格和图例。需要确保代码中正确使用fig.add_axes和plt.axes，并正确设置每个子图的位置。例如，一行两列可能需要两个横向排列的坐标轴，每个占据适当的位置。比如，第一个子图的位置是[0.1,0.1,0.35,0.8]，第二个是[0.55,0.1,0.35,0.8]，这样左右排列，中间留有空隙。还要处理自然对数的数据范围，避免x=0的情况。例如，生成x从0.1到10，步长0.1，这样ln(x)就有定义。 在代码中，需要导入必要的库，生成数据，创建figure对象，然后依次添加两个子图，并分别绘制对应的曲线。每个子图设置标题、标签、网格、图例等属性。最后，调整布局，可能需要使用plt.tight_layout()或者手动调整位置参数，确保子图不重叠，并显示图形。现在需要检查是否有遗漏的步骤，比如是否正确处理了数据范围，是否每个子图的坐标轴都正确设置，以及样式是否不同。同时，确保使用正确的引用，比如引用[2]和[4]关于fig.add_axes的部分，引用[1]关于subplot的位置参数。可能的问题是如何调整子图的位置和大小，确保它们在一行两列中正确显示。需要计算left和width参数，使得两个子图并排，比如每个子图宽度为0.35，左边距0.1，中间间距0.55-(0.1+0.35)=0.1，这样两个子图之间有0.1的间距。还需要注意，使用fig.add_axes时，每个子图的位置参数是相对于整个figure的，因此需要正确计算。例如，第一个子图left=0.1，width=0.35，第二个子图left=0.55，这样两个子图之间相隔0.1（0.55-0.1 -0.35=0.1），这样它们在画布上并排显示。然后，在代码中分别在这两个axes上绘制平方和自然对数的曲线，设置不同的样式，比如颜色、线型、标记等，确保用户能清楚看到两者的区别。最后，生成相关问题，可能涉及如何调整子图位置、如何共享坐标轴、如何保存图像等。需要根据之前的引用和当前内容提出相关问题。</think>### 使用`plt.axes`和`fig.add_axes`创建一行两列子图的步骤 #### 一、核心方法对比 - **`fig.add_axes()`**：通过绝对定位方式创建子图，需提供四元组参数`[left, bottom, width, height]`，范围在$[0,1]$之间，表示相对于画布的比例[^2][^4] - **`plt.axes()`**：直接在当前图形中添加坐标轴，参数格式与`add_axes()`相同，但更适用于快速定位[^2] #### 二、实现代码示例 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成输入数据 x = np.linspace(0.1, 10, 100) # 避免ln(0)的数学错误 y_square = x ** 2 y_log = np.log(x) # 创建画布对象 fig = plt.figure(figsize=(10, 4)) # 第一个子图（左）：数据与平方关系 ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.35, 0.8]) # left=10%, bottom=10%, width=35%, height=80% ax1.plot(x, y_square, 'r--', linewidth=2, label='$y = x^2$') ax1.set_xlabel('输入数据') ax1.set_ylabel('平方值') ax1.set_title('平方关系图', fontsize=12) ax1.grid(True, linestyle=':') ax1.legend() # 第二个子图（右）：数据与自然对数关系 ax2 = plt.axes([0.55, 0.1, 0.35, 0.8]) # 使用plt.axes创建 ax2.plot(x, y_log, 'b-o', markersize=4, label='$y = \ln(x)$') ax2.set_xlabel('输入数据') ax2.set_ylabel('自然对数值') ax2.set_title('对数关系图', fontsize=12) ax2.grid(True, alpha=0.5) ax2.legend() plt.show() ``` #### 三、关键参数说明 1. **布局控制**： - 左子图参数`[0.1, 0.1, 0.35, 0.8]`表示： - 左边距占画布宽度的10% - 底边距占画布高度的10% - 子图宽度占35% - 子图高度占80% - 右子图通过`0.55`的左边距实现与左子图的间距控制 2. **样式定制**： ```python # 平方图样式 'r--' # 红色虚线 linewidth=2 # 线宽加倍 # 对数图样式 'b-o' # 蓝色带圆形标记的实线 markersize=4 # 标记尺寸 ``` 3. **数学表达式处理**： - 使用`$\ln(x)$`渲染自然对数公式 - `$y = x^2$`实现平方关系的数学标注 #### 四、可视化效果要点 1. 左图使用线性坐标系展示二次函数增长特性 2. 右图通过半透明网格突出对数函数的渐近特性 3. 通过颜色对比（红 vs 蓝）和线型差异（虚线 vs 实线）强化视觉区分 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值