r - 更改 ggplot 因子颜色

Question

我注意到这里Box 和胡须绘制了调用：

p + geom_boxplot(aes(fill = factor(cyl)))

为箱线图填充生成明亮的红色/绿色/蓝色，同时：

p + geom_boxplot(aes(fill = factor(vs)))

产生明显的淡绿色/红色颜色。在我的数据中，我得到了第二组颜色，但想要第一组（比如

p + geom_boxplot(aes(fill = factor(cyl)))

什么控制 ggplot 使用哪组颜色以及如何更改它？

Answer 1

默认颜色是围绕色轮均匀分布的色调。您可以从这里查看它是如何生成的。

您可以使用scale_fill_manual这些颜色：

p + scale_fill_manual(values=c("#F8766D", "#00BA38"))

在这里，我用ggplot_build(p)$datafromcyl来获取颜色。

或者，您也可以使用另一个调色板，如下所示：

p + scale_fill_brewer(palette="Set1")

要在调色板中查找颜色，您可以执行以下操作：

require(RColorBrewer)
brewer.pal(9, "Set1")

如果您有兴趣，请查看包装以了解调色板和其他选项。

编辑： @user248237dfsf，正如我已经在顶部的链接中指出的那样，@Andrie 的这个函数显示了生成的颜色：

ggplotColours <- function(n=6, h=c(0, 360) +15){
  if ((diff(h)%%360) < 1) h[2] <- h[2] - 360/n
    hcl(h = (seq(h[1], h[2], length = n)), c = 100, l = 65)
}

> ggplotColours(2)
# [1] "#F8766D" "#00BFC4"

> ggplotColours(3)
# [1] "#F8766D" "#00BA38" "#619CFF"

如果查看生成的两种颜色，当 n=2 和 n=3 时，第一种颜色相同，但第二种颜色不同。这是因为它会生成均匀分布的色调颜色。如果你想使用 for 的颜色，cyl那么vs你必须设置scale_fill_manual和使用从这个函数中用 n=3 生成的这些颜色。

要验证这确实是正在发生的事情，您可以这样做：

p1 <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + 
           geom_boxplot(aes(fill = factor(cyl)))

p2 <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + 
           geom_boxplot(aes(fill = factor(vs)))

现在，如果你这样做：

ggplot_build(p1)$data[[1]]$fill
# [1] "#F8766D" "#00BA38" "#619CFF"

ggplot_build(p2)$data[[1]]$fill
# [1] "#F8766D" "#00BFC4" "#F8766D" "#00BFC4" "#F8766D"

您会看到这些是使用生成的颜色，ggplotColours差异的原因也很明显。我希望这有帮助。

Answer 2

添加到以前的答案：

当使用col审美（而不是fill）时，使用scale_color_manual. 这对于geom_point()：

myColors <- c("#56ddc5", "#ff3db7", "#4699dd")
ggplot(mtcars, aes(x=mpg, y=hp, col=as.factor(cyl))) + 
  geom_point() +
  scale_color_manual(values=myColors)

Answer 3

你可以使用这些包：

#install.packages(pals)
#install.packages(reshape2)
require(pals)
require(reshape2)

在这里您可以找到一些示例离散调色板：

pal.bands(alphabet, alphabet2, cols25, glasbey, kelly, okabe, polychrome, 
stepped, stepped2, stepped3, tol, watlington,
        main="Discrete", show.names=FALSE)

你可以像这样应用它们：

 p +
   scale_fill_manual(values=as.vector(stepped3(20)))