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R语言画图是我们数据结果展示中常用的绘图工具，其中ggplot2是近年来火爆了的画图包啦，我们可以用它画柱状图、峰峦图、小提琴图、热力图、树图等等等等。可以说Nature、Science上各种美图上都少不了ggplot2的身影。 兔年第一篇，想和大家分享如何利用ggplot2画图，及色板的自主选择。 让我们给自己的美图再加点颜色吧~ 首先，准备测试数据，载入R包。 library(ggplot2)#如首次使用，需先安装## install.packages("ggplot2")#这里为了演示，我们使用了R语言的内置演示数据dt <- lattice::singer我们先使用ggplot2的默认配色，画个小提琴图来看一看。 ggplot(dt, aes(x = voice.part, y = height,fill = voice.part,color = voice.part)) +geom_violin(alpha = 0.6)
如果只是自己看看，其实这个配色也还不错了。但如果发表级别可能还不够。我们可以根据自己的需要，修改配色板。 用以下命令，先列出所有的配色板。 #通过以下命令，可列出所有的配色板RColorBrewer::display.brewer.all()
我自己比较喜欢Accent色板。修改命令如下 ggplot(dt, aes(x = voice.part, y = height,fill = voice.part,color = voice.part)) +geom_violin(alpha = 0.6) +scale_fill_brewer(palette="Accent") + scale_colour_brewer(palette="Accent") 可以看到，修改颜色其实就是在源代码下增加了一行，对scale_fill_brewer和scale_colour_brewer两个参数进行了指定。我们看下修改色板后的图，如下所示。
把情况想的再复杂些，如果默认的三十几种配色板我们都觉得不好看。或者说，我们需要的颜色很多，已有的色板这十几种颜色满足不了我们的需要。我们又该怎么办呢？ 这里推荐另一个R包Cols4all。给我们提供了几百种色板，可直接调用，且非常的直观。 #首次使用，需安装remotes::install_github("mtennekes/cols4all", dependencies = TRUE)library(cols4all)#调出可视化选择面板c4a_gui()
有几百种配色板可供选择，最多配色达36种。且提供多种方式排序或筛选，例如，是否对于色盲友好，是否支持离散数据等。 假设，我们选择了其中名为“safe”的配色板，用于作图，绘图命令如下 mycol <- c4a('safe',8) ggplot(dt, aes(x = voice.part, y = height,fill = voice.part,color = voice.part)) +geom_violin(alpha = 0.6) +scale_color_manual(values = mycol) +scale_fill_manual(values = mycol)此处颜色的修改是对scale_color_manual和scale_fill_manual参数进行了修改。（注意，这里和前面ggplot2自定义修改颜色的参数很像，却不是一样的，容易混淆,，注意辨别）。 修改后，我们的美图又换了一身新衣裳啦~
几百种配色，几百套衣服，总有适合我们需要的一款。 任君选择~ 如果还想更上一层楼， 比如增加花纹，可以使用ggpattern这个包。 详细介绍可见以下链接 《新年了耶，为你的纯色图表穿上潮流花衣裳吧！》 祝大家兔年大吉！ 最后，微微碎碎念下：科研不易，疾控工作不易，生活更不易。每年总结时我总是会有几分懊恼，对自己没有实现年初的目标不满，为自己对很多事情无能为力遗憾。但，看了《流浪地球2》，我略有几分释怀了。至少我们和子孙仰头看到的还是温暖的太阳，至少我们面对的问题相比于给地球搬家简单了很多，至少我们还有时间，去坚持、去尝试。那就在兔年继续努力吧~ 每天学习一点点，记录下自己和伙伴们每一分努力的脚步，也和同好们互相鼓劲，在这条长长的道路上，相伴共行。 努力再努力，即使是最后失败了，做一个在路边给成功的同伴鼓掌喝彩的人，也是挺好的~ 加油！给自己！给伙伴们！ |
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