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专门做名片的网站,平台推广营销,域名排名查询,十种网络营销的方法与Matlab相比,R语言在绘图方面有着天然的优势。 比如在配色方面,R语言有各式各样现成的包,按理说配色这种事应该很方便才对。 但实际体验下来,发现似乎不是那么回事。 首先,你很难记住每个包的调用方法以及每种配色…

与Matlab相比,R语言在绘图方面有着天然的优势。

比如在配色方面,R语言有各式各样现成的包,按理说配色这种事应该很方便才对。

但实际体验下来,发现似乎不是那么回事。

首先,你很难记住每个包的调用方法以及每种配色方案对应的名称

尤其在你需要不停更换配色,从而确定哪种配色方案更加适合自己的时候,每换一次都要手敲一遍配色方案名称,很是麻烦

另外一点,R语言确实有很多现成的配色包,但选择太多,有时候也是一种负担……

为了方便自己画图,我整理了CNS顶刊文章中常用的以及个人最喜欢的共计100种配色方案,并制作了一款R语言配色包,名为TheBestColors

右半边是左半边的渐变色版,方便直观选择(括号内数字为颜色数量)​

1.安装方法

将“TheBestColors_0.1.0.tar.gz”放在自己想要的路径下,比如D盘的R文件夹,然后运行:

install.packages("D:/R/TheBestColors_0.1.0.tar.gz", repos = NULL, type = "source")

等待片刻,完成安装。

然后通过library加载即可使用:

library(TheBestColors)

2.使用方法

TheBestColors的使用方法也很简单,只需要对照CheatSheet中的颜色,选择想要的配色方案所对应的序号,并将其作为输入参数输入到Best100函数中,即可输出想要配色方案的十六进制颜色值,如:

画图时也是一样的方法。

比如我想要16号配色中的第1、3、4号颜色:

map <- Best100(16)CC <- map[c(1,4,3)]

或者,对于渐变配色,比如66号:

它包含11个颜色,但你的只需要其中的4种,这时,只需再输入一个颜色数量参数N,即可输出区分度最佳的4种颜色:

map <- Best100(66,4)

当然,对于需要渐变配色的数据图,比如特征渲染的散点图,TheBestColors也能轻松应对:

map <- Best100(91)

以上。

获取方式:

R语言顶刊配色包TheBestColors

http://www.mnyf.cn/news/49275.html

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