ggplot颜色的最佳可视化：改变颜色顺序，保持原始因子排序答案

【问题标题】：Optimal visualisation of ggplot colours: changing order of colours, keeping original factor orderingggplot颜色的最佳可视化：改变颜色顺序，保持原始因子排序
【发布时间】：2014-08-24 06:16:48
【问题描述】：

我喜欢默认的 ggplot2 颜色，但是对于我使用的数据集，读者能够分辨出两个相邻类别之间的区别非常重要。默认颜色很难做到这一点，因为我有 10 个类别，因此相邻因子组之间生成的颜色非常相似。

这是一个例子：

library(ggplot2)
x=rnorm(100,1,2)
y=rnorm(100,1,2)
category=letters[1:10]
data=cbind.data.frame(x,y,category)
ggplot(data,aes(x,y,colour=category))+stat_smooth(alpha=0)

给出这样的东西：

例如，在这张图上很难确定哪个是 d 和哪个是 e，因为它们都是绿色的，区分我的数据的相邻因子组很重要。现有的顺序也很重要，我希望它在图例中按顺序出现。

所以我的问题是；有没有办法保持可爱的默认 ggplot2 颜色（跨越 10 个因子级别），但是稍微混合一下顺序，以便相邻的类别看起来更容易区分？在我的数据集中，不相邻的类别通常可以通过它们的实际分布来确定，因此颜色对这些类别不太重要。

我弄乱了不同的scale_colour_brewer() 调色板，但颜色没有那么漂亮。

【问题讨论】：

如何交替使用线条样式，这样相邻的组将始终是一条实线和一条虚线？

标签： r colors ggplot2

【解决方案1】：

要打乱颜色的顺序，您可以使用

require(scales)
n <- length(levels(data$category)) # number of colors
cols <- hue_pal(h = c(0, 360) + 15, 
                c = 100, l = 65, 
                h.start = 0, direction = 1)(n)[order(sample(1:n, n))] # color palette in random order
ggplot(data,aes(x,y,colour=category))+stat_smooth(alpha=0, size=2) + 
  scale_color_manual(values = cols)

如果您想要可区分的颜色，请查看this post。

【讨论】：

谢谢，我最终这样做了，但我没有随机分配 10 种颜色，而是像这样交替它们：cols <- hue_pal(h = c(0, 360) + 15, c = 100, l = 65, h.start = 0, direction = 1)(n)[c(1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 10)]

【解决方案2】：

library(ggplot2)
library(scales)

set.seed(42)
x <- rnorm(100,1,2)
y <- rnorm(100,1,2)
category <- letters[1:10]
data <- cbind.data.frame(x,y,category)
cols <- sample(hue_pal()(10))
ggplot(data,aes(x,y,colour=category)) + stat_smooth(alpha=0) + scale_colour_manual(values=cols)

【讨论】：