1. 基础的柱状图

  1. opar = par(no.readonly = TRUE)
  2. par(mai = c(1.5,1,1,1))
  3. barplot(rep(1,10), col = paletteer_d("basetheme::royal"), names.arg = paletteer_d("basetheme::royal"),
  4. las = 2)
  5. par(opar)

11. 获得并展示颜色包中颜色的几种方式 - 图1

非常的接地气。

2. 简洁而不失大气的颜色方块图

非常好用的函数 library(“scales”),是我个人最喜欢用的了:

  1. my_packages <- c("paletteer", "RColorBrewer", "scales")
  2. mypal <- paletteer_d("basetheme::royal")
  3. show_col(mypal)

11. 获得并展示颜色包中颜色的几种方式 - 图2

3. R 狂热爱好者都会用的paletteer

  1. paletteer::paletteer_d("Redmonder::dPBIPuOr", 10, type = "continuous")
  2. # 可以指定展示的数目和颜色

11. 获得并展示颜色包中颜色的几种方式 - 图3

如果是想要展示包中收录已有的颜色信息,这个包挺不错的。

4. gt 包堆叠在一起的图

参见:https://mp.weixin.qq.com/s/TDagDgJ_uN3CxwtsIAq39w

相对复杂一点:

  1. mypal <- paletteer_d("basetheme::royal")
  2. mypal %>%
  3. factor() %>%
  4. tibble::tibble(mypal = .) %>%
  5. gt::gt() %>%
  6. gt::data_color(columns = vars(mypal),
  7. colors = as.character(mypal))

11. 获得并展示颜色包中颜色的几种方式 - 图4

但好处是,因为是viewer 中显示的tibble 数据,因此可以直接复制需要的颜色:

11. 获得并展示颜色包中颜色的几种方式 - 图5

一些好用的其他函数

gt 包的展示包调色板的函数,缺点就是收录的颜色包相对少了一些:

  1. gt::info_paletteer(color_pkgs = "ggsci")

11. 获得并展示颜色包中颜色的几种方式 - 图6

可惜就可惜在它收录的R 包还是太少了。

不然的话可以借助它对于某个R 包中的调色板进行全局的了解。接着再使用上述提及的颜色工具,来对于调色板进行更具体的选择。

一些包里自己的东西

比如RColorBrewer 的display.brewer.all()

11. 获得并展示颜色包中颜色的几种方式 - 图7

以及:

11. 获得并展示颜色包中颜色的几种方式 - 图8