如何在 R 中生成一些最独特的颜色?
我正在绘制一个分类数据集，并希望使用不同的颜色来表示不同的类别.给定一个数字 n，如何在 R 中获得 n 个最独特的颜色?谢谢. 解决方案 我加入了 RColorBrewer 包中的所有定性调色板.定性调色板应该提供 X 种最独特的颜色.当然，将它们混合到一个调色板中也会有相似的颜色，但这是我能得到的最好的结果(74 种颜色). 库(RColorBrewer)n 其他解决方案是:从图
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从图形的顶部到底部具有颜色渐变的水平条形图
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带有渐变颜色填充的ggplot2水平条形图
我正在尝试创建水平条形图，并希望根据其对数折叠值填充单个条形，白色为最低值，最暗为最高值.但是，我无法做到. 这是我的工作，有人可以帮我解决吗? df
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如何更改ggplot2的scale_fill_brewer中仅一个值的颜色值?
我有一个R数据帧(df)，正在ggplot2中将其绘制为条形图，并根据数据帧中的列进行着色(df$type).现在，我正在使用默认的着色图案(scale_fill_brewer)来分配颜色. 如何将黑色分配给一个值(df$type == -1)，并使用scale_fill_brewer分配其余颜色? (所有其他df$types都是一组从1到X的整数内的a，其中X是唯一值的数量) 到目前
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散点图上的颜色图
我在csv文件中有三列，内容如下: X,Y, Cosine efficiency 989.565,670.17,0.868684456 660.941,-1502.48,0.597998523 685.683,-1491.35,0.600137189 -1454.88,-316.582,0.666894492 -510.86,1016.79,0.870398677 -1350.21,-788
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ggplot2：使用scale_colour_brewer（）并手动指定图例名称/输入标签
我想使用 scale_colour_brewer（）和 scale_fill_brewer（）来通过brewer调色板指定填充或颜色： 图表 不过，我仍然想手动设置图例标签及其条目。我以前通过这样做： 图+ scale_colour_manual（name =“累积百分比”， 值= c（“＃d7191c”，“＃fdae61”，“＃000000”，“＃abdda4”，
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我可以调整scale_color_brewer的下限吗？
我已经订购了我想使用颜色酿造器的分类数据。但我很难看到非常低的值。有没有办法减少这些较低的值或设置下限值？ ggplot（data.frame（ x = 1：6，y = 10：15，w =字母[1：6]），aes（x，y，color = w））+ geom_point（）+ scale_color_brewer（type =“seq”， palette = 1）+ theme_bw（）
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如何使用线符号在colorbrewer调色板中回收颜色
我使用ggplot2创建了很多 facet_wrap ped geom_line 图。 尽管每幅图最多只有8行，但总体而言，图例中更多显示了20个类别。 与此类似： 推荐一个为13个或更多类别的颜色缩放 和这个： 在R中，如何更改ggplot2的scale_fill_brewer中的一个值的颜色值？ a>我想人为地使用colorbrewer的高对比度彩色套装来展示我可以展示
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ggplot2 / colorbrewer定性pallette与125个类别
我有如下数据： 10个州 每个州有两种类型 每种类型都有1到29个实体 每个状态实体类型都有一个计数 完整的数据可作为要点。 我试图想象每个实体的计数比例。为了做到这一点，我使用了下面的代码： pre $ ic $ cc ic变换（icc，state = factor（state） ，实体=因子（实体），类型=因子（类型）） p geom_bar（stat = “i
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ggplot中十分低的中等颜色
我想要使用ggplot有一个多边形类型的空间图。其中，多边形被绘制并且多边形的颜色由其重量决定。示例数据框看起来像 - （这里是数据文件 ） pre $ code> polyNr xy centroidX centroidY weight 1 4459425.25 5328202.595264193 4459675.25 5328202.595264193 -13.055709633886
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如何用R（使用独立类别/多维度）
对不起，如果我缺少关于 colorRampPalette 和 brewer.pal 工作的基本知识，基于多个变量创建定性颜色渐变？我的目标是创建一个多维定性渐变，如下图所示（红到绿，红到黄，红到蓝和不红到黄到绿-to-blue）。 最小可重复范例： ＃example data set mydata data.frame（ v = runif（100）， w = runif（100
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