R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南
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1.7.3 学术图表的颜色主题

我们毕竟不是专业的设计师，专业的设计师懂得自己根据配色原理与色相轮搭配颜色。如果自己配色，既费时费力，也不一定达到美观的效果。幸好，图1-7-9和图1-7-10提供了诸多颜色主题方案供大家参考与使用。另外，R语言本身的基础包就自带有5个预色调色板：rainbow、heat.colors、terrain.colors、topo.colors、cm.colorsR语言预色调色板：https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/grDevices/html/palettes.html，如图1-7-13所示。

图1-7-13 R语言预色调色板

我们还比较常用的是：colorRampPalette(c("red", "white", "green", , alpha = TRUE))(n)，其中n表示插值的颜色值总数，使用该语句可以将少量的颜色值插值生成n个颜色值。

R中的wesanderson包、viridis包、ggthemes包和ggtech包等也提供了一系列新的颜色主题方案。尤其需要强调的是R中的ggsci包提供了几个经典期刊推荐的颜色主题方案，包括Nature、Science等学术期刊。但是，这并不是说投稿这些期刊就必须使用这些配色方案，而是说推荐使用，你可以选择使用其他颜色主题方案。所以，下面罗列了很多颜色主题方案，但毕竟“萝卜白菜，各有所爱”，你只要选择1~2种自己喜欢的，然后就可以应用到自己绘制的学术图表中。

当你问笔者这幅图表使用哪个颜色主题方案比较美观时，笔者也没法确定，实践出真知。另外，由于不同的数据与图表，所以自己要多尝试不同的颜色主题方案，才能找出哪个颜色主题适合这幅图表。

wesanderson包wesanderson包的官网：https://github.com/karthik/wesanderson：可以使用语句wes_palette("Darjeeling1")获得离散的颜色值（见图1-7-14）。

图1-7-14 wesanderson包的颜色主题方案

ggsci包ggsci包的官网：https://cran.r-project.org/web/packages/ggsci/vignettes/ggsci.html：可以使用语句：pal_npg("nrc", alpha = 0.7)(9)，语句中的“9”可以指定数目，获得透明度为0.7的10个Nature期刊推荐的颜色主题的颜色值（见图1-7-15）。

图1-7-15 ggsci包的颜色主题方案

viridis包viridis包的官网：https://cran.r-project.org/web/packages/viridis/vignettes/intro-to-viridis.html：可以使用语句scale_fill_viridis(option="magma", discrete=TRUE)获得离散的颜色值；当discrete=FALSE时，即可获得连续的颜色条（见图1-7-16）。

图1-7-16 viridis包的颜色主题方案

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