Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（16）颜色

本文选自《学 R：零基础学习 R 语言》（研究出版社，大鹏、李怡著，2018）第二章，有改动。

前情回顾：

• 预告：“Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言”连载即将开始
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（1）下载安装
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（2）简单计算
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（3）变量和向量
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（4）作图和统计
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（5）表白
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（6）读取文件
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（7）读取文件（续）
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（8）懒人起手式
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（9）选取单元格
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（10）行和列
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（11）整行和整列
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（12）保存文件
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（13）免安装的R
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（14）作图
• Steem 和 R 语言：跟大鹏学 R 语言（15）点和线

颜色参数col（color的缩写）可以设为颜色的名称，比如蓝色（图3.8）。

plot(x = mydata2$year, y = mydata2$Sep, type = "l", lty = 2, 
     col = 'blue')

图 3.8: plot()函数示例：蓝色数据点.

R认识哪些颜色呢？输入并运行：

colors()

##   [1] "white"                "aliceblue"           
##   [3] "antiquewhite"         "antiquewhite1"       
##   [5] "antiquewhite2"        "antiquewhite3"       
##   [7] "antiquewhite4"        "aquamarine"          
##   [9] "aquamarine1"          "aquamarine2"         
##  [11] "aquamarine3"          "aquamarine4" 
## ......
## [653] "yellow1"              "yellow2"             
## [655] "yellow3"              "yellow4"             
## [657] "yellowgreen"

有657种颜色名称可以使用。趁此机会学一下外语吧，有些颜色名称听都没听说过。

小贴士 3.3 R的颜色代码和常用绘图参数。上面板是按编号n排序，中面板是按照色调和饱和度排序，每个色块上标出了n值。调用时 col = colors[n]即可。下面板左边是几个常用的色彩函数，右边是绘图参数的线性（lty）和点状（pch）的取值。

我们看看这657种颜色中第26个颜色叫什么名字：

colors()[26]

## [1] "blue"

正是蓝色。col = colors()[26] 这个参数设置跟col = 'blue' 是完全等同的。我们可以用颜色编号的方法，给上图的数据点染上不同的颜色。我们有39个数据点，那么我们依次染上第27到65个颜色（图3.9）：

图 3.9: plot()函数示例：多色数据点.

从这一刻起，R 开始显得惊艳了。

这里我们用cex参数（character expansion的缩写）来设定数据点的绘制尺寸，值越大，点画得就越大。

从名字挑颜色不够直观，经常是想起了颜色却叫不出名字，看见了英文名字却不知道是什么颜色。没关系，我们再次请demo()小助理来帮忙：

demo(colors)

按照提示按回车键，就会看到颜色连同名称的展示。

demo()函数够酷。然而，并非所有函数都可以请demo()来帮忙的。运行：

demo()

会看到一个表格，列出了可供展示的函数。例如，我们看到其中有persp， 那么可以运行：

demo(persp)

将来我们学到函数和扩展包时，demo()小助理还会发挥更大的作用，到时候再说吧。

刚才我们给数据点染上颜色后，发现选的这些颜色对比不是很明显。R提供了多种配色方案函数可以选用，比如彩虹函数rainbow()。

rainbow(n = 39)

##  [1] "#FF0000FF" "#FF2700FF" "#FF4E00FF" "#FF7600FF"
##  [5] "#FF9D00FF" "#FFC400FF" "#FFEB00FF" "#EBFF00FF"
##  [9] "#C4FF00FF" "#9DFF00FF" "#76FF00FF" "#4EFF00FF"
## [13] "#27FF00FF" "#00FF00FF" "#00FF27FF" "#00FF4EFF"
## [17] "#00FF76FF" "#00FF9DFF" "#00FFC4FF" "#00FFEBFF"
## [21] "#00EBFFFF" "#00C4FFFF" "#009DFFFF" "#0076FFFF"
## [25] "#004EFFFF" "#0027FFFF" "#0000FFFF" "#2700FFFF"
## [29] "#4E00FFFF" "#7600FFFF" "#9D00FFFF" "#C400FFFF"
## [33] "#EB00FFFF" "#FF00EBFF" "#FF00C4FF" "#FF009DFF"
## [37] "#FF0076FF" "#FF004EFF" "#FF0027FF"

每个字符串代表一个颜色。彩虹函数要求给参数n设定一个整数值，只有这样R才知道该把彩虹的色带平均分割成几种颜色。我们现在有39个点，那么就让n = 39，看看能画出怎样的彩虹（图3.10）。

plot(x = mydata2$year, y = mydata2$Sep, type = "p", pch = 20,
     col = rainbow(n = 39), cex = 3)

图 3.10: plot()函数示例：col参数彩虹数据点.

请用example()小助理来调出rainbow()函数的示例。可以看到，除了rainbow()外，还有几个类似的色彩函数，用法也类似。小贴士3.3展示了他们的色带范围。