总之,viridis系列的配色对色盲会比较友好。 viridis能和ggplot完美结合使用: 离散颜色可用scale_color_viridis() ;连续颜色可用scale_fill_viridis()。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # link:https://cran.r-project.org/web/packages/viridis/vignettes/intro-to-viridis.html # 安装 install....
viridis_d函数用于离散数据配色,可以使用option参数设置不同的调色板 # viridis_d 用于离散数据 txsamp <- subset(txhousing, city %in% c("Houston", "Fort Worth", "San Antonio", "Dallas", "Austin")) d <- ggplot(data = txsamp, aes(x = sales, y = median)) + geom_point(aes(colour = c...
更多R包 viridis:这个包提供了一组感知均匀的连续配色方案,适合于连续变量的可视化。 推荐个截屏软件,Snipaste,有取色器的功能,可以将屏幕上的颜色取下来编辑于 2024-10-26 22:27・北京 R(编程语言) 绘图 赞同871 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
ggplot(data,aes(x=x,y=y,color=y))+geom_point(size=3)+scale_color_viridis() 1. 2. 3. 运行以上代码,我们将得到一个使用莫兰迪配色的散点图。莫兰迪配色以其柔和的色调和优美的渐变而著称,使得图表看起来更加精致。 除了散点图,我们还可以在其他类型的图表中使用莫兰迪配色,比如柱状图、折线图等。只需...
R 配色 virids调色板 安装和加载,及测试代码 install.packages("viridis")library(viridis)library(ggplot2)ggplot(data.frame(x=rnorm(10000),y=rnorm(10000)),aes(x=x,y=y))+geom_hex()+coord_fixed()+scale_fill_viridis()+theme_bw() 热图调色...
1. Viridis Viridis是一种非常流行的热图配色方案,它是由matplotlib库中的配色方案改编而来。Viridis配色方案在色彩的明暗变化上非常平衡,可以有效地传达数据的变化趋势。在R语言中,我们可以使用viridis包来使用Viridis配色方案。 # 安装并加载viridis包install.packages("viridis")library(viridis)# 创建一个随机矩阵set....
viridis_c () : 连续数据配色viridis_d () : 离散数据配色#在pheatmap包中使用的示例test <- matrix(rnorm(200),20,10)test[1:10, seq(1,10,2)] = test[1:10, seq(1,10,2)] +3test[11:20, seq(2,10,2)] = test[11:20, seq(2,10,2)] +2...
1. Viridis 配色 Viridis是一种颜色映射方案,旨在提供在视觉上连续且易于解读的配色方案。Viridis配色方案在ggplot2中非常受欢迎,因为它可以有效地表示数据的连续性,并且在打印和屏幕上都具有良好的可读性。Viridis配色方案具有以下特点: 1.连续性:Viridis配色方案中的颜色是连续的,可以有效地表示数据的连续变化。
viridis(discrete=T,option="C") 使用colorspace包的Set3颜色: library(colorspace)pp<-ggplot(myda,aes(x=age,y=diseases,fill=diseases))+geom_density_ridges(alpha=0.7,linetype=1,lwd=0.5)+theme_ipsum()+xlab("年龄")+ylab("")+labs(title="深圳市12月份各疾病年龄分布",subtitle="R语言与医学生"...
ticks = element_blank()) + scale_color_gradientn(colours = viridis::viridis(20), limits = c(0,4), oob = scales::squish, name = 'log2 (count + 1)') + scale_y_discrete(position = "right") mat <- gene_cluster %>% select(-cell_ct, -cell_exp_ct, -Group) %>% # drop ...