[R] 如何快速生成许多差异明显的颜色？—科研工具箱

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这个需求真的太常见了！注意问题强调的几个关键词：一是快速，二是大量，三是差异明显。在生成大量元素比较图时要明显区分不同样本，比如宏基因组中的物种分析：

方法一：自定义

自定义颜色：优点是选择差异明显的颜色，缺点是费时费力，不知选多少种，眼睛都要挑花。
R的颜色板很多网站都可以查，随意搜一个贴上：https://www.sojson.com/rgb.html

R中颜色有600多种，可用自带函数colors()查看。我们可以从中挑选。

仅通过名字我们可能不能直观感受到所选择的颜色，scales包中有一个show_col函数能以方格的形式展示颜色。

cb_palette <- c(\"#ed1299\", \"#09f9f5\", \"#246b93\", \"#cc8e12\", \"#d561dd\", \"#c93f00\", \"#ddd53e\",
                \"#4aef7b\", \"#e86502\", \"#9ed84e\", \"#39ba30\", \"#6ad157\", \"#8249aa\",\"#99db27\",
                \"#e07233\", \"#ff523f\",\"#ce2523\", \"#f7aa5d\", \"#cebb10\", \"#03827f\", \"#931635\",
                \"#373bbf\", \"#a1ce4c\", \"#ef3bb6\", \"#d66551\",\"#1a918f\", \"#ff66fc\", \"#2927c4\",
                \"#7149af\" ,\"#57e559\" ,\"#8e3af4\" ,\"#f9a270\" ,\"#22547f\", \"#db5e92\",\"#edd05e\",
                \"#6f25e8\", \"#0dbc21\", \"#280f7a\", \"#6373ed\", \"#5b910f\" ,\"#7b34c1\" ,\"#0cf29a\",
                \"#d80fc1\",\"#dd27ce\", \"#07a301\", \"#167275\", \"#391c82\", \"#2baeb5\",\"#925bea\",
                \"#63ff4f\")

方法二：RColorBrewer包

利用RColorBrewer包中的面板。

library(RColorBrewer)
display.brewer.all()

查看颜色面板有：

从中选择颜色区分差异大的面板，也是需要自己挑选，而且数目相对较少：

brewer.pal(9, \"Set1\") #只有9个
c(brewer.pal(9, \"Set1\") ,brewer.pal(9, \"Set3\") ) #也可结合，但颜色区分不大，数目也还是少
colorRampPalette(c(\"red\", \"green\"))(5)

rainbow(60) #彩虹色很容易生成，但数目一多很难区分，因为是渐变的。

可以结合这些面板，稍微处理下筛选：

library(RColorBrewer)
qual_col_pals = brewer.pal.info[brewer.pal.info$category == \'qual\',]
#处理后有73种差异还比较明显的颜色，基本够用
col_vector = unlist(mapply(brewer.pal, qual_col_pals$maxcolors, rownames(qual_col_pals))) 
#看下中间60种颜色的效果
pie(rep(1,n), col=sample(col_vector, 60))

方法二得到的图：

方法三：randomcoloR

综合来说，这种方法是最合适的吧，也最省代码。但颜色太多的话，必定是有很多近似的。而且这种方法不能重复得到结果，因为是随机生成的嘛，即使设置种子也不行。

library(randomcoloR)
palette <- randomColor(count = 60)  #随机生成60种颜色，其实里面有重复的
palette <- distinctColorPalette(60) #差异明显的60种

这个问题貌似很难完美解决，毕竟主要的颜色也就那么几种。以下是第三种方法得到的图:

最后提供几个颜色组合，从多到少：

library(RColorBrewer)
#433种
color433 = grDevices::colors()[grep(\'gr(a|e)y\', grDevices::colors(), invert = T)]
pie(rep(1,50), col=sample(color433, 50, replace = F))

#74种
qual_col_pals = brewer.pal.info[brewer.pal.info$category == \'qual\',]
color74 = unlist(mapply(brewer.pal, qual_col_pals$maxcolors, rownames(qual_col_pals)))
pie(rep(1,60), col=sample(color74, 60, replace = F))

#37种
color37 = c(\"#466791\",\"#60bf37\",\"#953ada\",\"#4fbe6c\",\"#ce49d3\",\"#a7b43d\",\"#5a51dc\",\"#d49f36\",\"#552095\",\"#507f2d\",\"#db37aa\",\"#84b67c\",\"#a06fda\",\"#df462a\",\"#5b83db\",\"#c76c2d\",\"#4f49a3\",\"#82702d\",\"#dd6bbb\",\"#334c22\",\"#d83979\",\"#55baad\",\"#dc4555\",\"#62aad3\",\"#8c3025\",\"#417d61\",\"#862977\",\"#bba672\",\"#403367\",\"#da8a6d\",\"#a79cd4\",\"#71482c\",\"#c689d0\",\"#6b2940\",\"#d593a7\",\"#895c8b\",\"#bd5975\")
pie(rep(1,37), col=sample(color37, 37))

#20种
color20<-c(\'#e6194b\', \'#3cb44b\', \'#ffe119\', \'#4363d8\', \'#f58231\', \'#911eb4\', \'#46f0f0\', \'#f032e6\', \'#bcf60c\', \'#fabebe\', \'#008080\', \'#e6beff\', \'#9a6324\', \'#fffac8\', \'#800000\', \'#aaffc3\', \'#808000\', \'#ffd8b1\', \'#000075\', \'#808080\', \'#ffffff\', \'#000000\')
pie(rep(1,20), col=sample(color20, 20))

自定义面板

matlab包的jet.colors(n)生成从深蓝色到青色到黄色到深红色的n种颜色的序列。它类似于Python的matplotlib或MATLAB中的默认配色方案。 常作为渐变面板使用。

library(matlab)
mypal = jet.colors(1000) 
pie(rep(1,1000), col=mypal)

Ref: https://stackoverflow.com/questions/15282580/how-to-generate-a-number-of-most-distinctive-colors-in-r
https://stackoverflow.com/questions/28109647/r-corrplot-colorlegend-change-range