R:从数值中获取十六进制颜色 - 如何在渐变比例中定义中点
R: getting hex colors from numeric values - how to define midpoint in gradient scale
我有一个数字向量,我想将它转换为十六进制颜色代码。颜色应遵循从可能的最小值(红色;0)到我定义的中间值(均值,黑色)到可能的最大值(绿色;1)的梯度分布。
对于 ggplot,我会使用 scale_*_gradientn
函数。但现在我需要实际的十六进制值,而且我正在努力计算它们。
library(tidyverse)
#> Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.6.2
data <- data.frame("a"=runif(100),
"b"=runif(100))
# ggplot example ----------------------------------------------------------
data <- data.frame("a"=runif(100),
"b"=runif(100))
mean_a <- mean(data$a)
ggplot(data)+
geom_point(aes(x=a,
y=b,
color=a),
stat="identity")+
scale_color_gradientn(colors=c("red","black","green"),
values=c(0, mean_a, 1))+
theme(legend.position = NULL)
映射 scale_color_gradientn
函数显然不是前进的方向:
data %>%
mutate(color_values=map(a, scale_color_gradientn,
colors=c("red","black","green"),
values=c(0, mean_a, 1))) %>%
head()
#> a b color_values
#> 1 0.2863037 0.9902960 <environment: 0x000000001d002f30>
#> 2 0.6169960 0.9527580 <environment: 0x000000001d038798>
#> 3 0.3126825 0.8807853 <environment: 0x000000001d06e098>
#> 4 0.5464037 0.2307841 <environment: 0x000000001d0a39a8>
#> 5 0.5162976 0.8147066 <environment: 0x000000001d0d92a8>
#> 6 0.7519632 0.6821084 <environment: 0x000000001d10cc98>
由 reprex package (v0.3.0)
于 2020 年 2 月 17 日创建
我在 colorRamp
函数上遇到了这个 SO entry,但是,它似乎没有提供任何定义手动 'mid' 点的选项。
我也在 colorspace
包上看到了这个 ,它允许定义中点。但是,我再次未能在 ggplot 之外应用它。
感谢任何提示!
您可以在 ggplot
中获取遵循 colorbar
梯度的十六进制值,如下所示:
gg_build()解法
set.seed(1)
data <- data.frame("a"=runif(100),"b"=runif(100))
mean_a <- mean(data$a)
p1 <- ggplot(data)+
geom_point(aes(x=a,
y=b,
color=a),
stat="identity")+
scale_color_gradientn(
colors=c("red","black","green"),
values=c(0, mean_a, 1))+
theme(legend.position = NULL)
# get plot build
build <- ggplot_build(p1)
# select hex value and x-value data
hex_df <- build$data[[1]][, c("colour", "x")]
# order hex value data to follow x-axis
hex_df_ordered <- hex_df[order(hex_df$x),]
比例尺::gradient_n_pal() 解决方案
这可能是您想要使用 scales
包函数 gradient_n_pal
的方法,它由 scale_color_gradientn
:
调用
library(ggplot2)
library(scales)
library(ggpubr)
# create data
set.seed(1)
data <- data.frame("a"=runif(100), "b"=runif(100))
#get mean_a
mean_a <- mean(data$a)
# order the data by a
data <- data[order(data$a),]
# encode the values in a character variable for reference
data$a_char <- as.character(data$a)
# use the scales::gradient_n_pal to create a palette function
pal <- scales::gradient_n_pal(colours = c("red","black","green"),
values= c(0, mean_a, 1))
# use data in a to generate palette-generated values in the data
data$hex_from_scales <- pal(data$a)
# plot with scale_color_gradientn
p1 <- ggplot(data)+
geom_point(aes(x=a,
y=b,
color=a),
stat="identity", show.legend = F)+
scale_color_gradientn(colors=c("red","black","green"),values=c(0, mean_a, 1))+
ggtitle("Using scale_color_gradientn ")+
theme(legend.position = NULL)
# plot with scale_color_manual and gradient_n_pal generated hex values
p2 <- ggplot(data)+
geom_point(aes(x=a,
y=b,
color=a_char),
stat="identity", show.legend = F)+
scale_color_manual(values = data$hex_from_scales)+
ggtitle("Using gradient_n_pal")+
theme(legend.position = NULL)
plots <- ggpubr::ggarrange(p1, p2, ncol = 2)
此代码生成这些图:
结论
从两个图的相似性来看,您似乎可以使用以下代码片段获取数值向量的十六进制值:
# create a palette function
pal <- scales::gradient_n_pal(colours = c("red","black","green"),values= c(0, mean_a, 1))
# get palette-generated values from your vector
data$hex_from_scales <- pal(data$a)
同样值得注意的是,此解决方案生成 与上面提出的 ggplot_build()
解决方案略有 不同的十六进制代码。我的眼睛告诉我差异很小。眼见为实!
我有一个数字向量,我想将它转换为十六进制颜色代码。颜色应遵循从可能的最小值(红色;0)到我定义的中间值(均值,黑色)到可能的最大值(绿色;1)的梯度分布。
对于 ggplot,我会使用 scale_*_gradientn
函数。但现在我需要实际的十六进制值,而且我正在努力计算它们。
library(tidyverse)
#> Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.6.2
data <- data.frame("a"=runif(100),
"b"=runif(100))
# ggplot example ----------------------------------------------------------
data <- data.frame("a"=runif(100),
"b"=runif(100))
mean_a <- mean(data$a)
ggplot(data)+
geom_point(aes(x=a,
y=b,
color=a),
stat="identity")+
scale_color_gradientn(colors=c("red","black","green"),
values=c(0, mean_a, 1))+
theme(legend.position = NULL)
映射 scale_color_gradientn
函数显然不是前进的方向:
data %>%
mutate(color_values=map(a, scale_color_gradientn,
colors=c("red","black","green"),
values=c(0, mean_a, 1))) %>%
head()
#> a b color_values
#> 1 0.2863037 0.9902960 <environment: 0x000000001d002f30>
#> 2 0.6169960 0.9527580 <environment: 0x000000001d038798>
#> 3 0.3126825 0.8807853 <environment: 0x000000001d06e098>
#> 4 0.5464037 0.2307841 <environment: 0x000000001d0a39a8>
#> 5 0.5162976 0.8147066 <environment: 0x000000001d0d92a8>
#> 6 0.7519632 0.6821084 <environment: 0x000000001d10cc98>
由 reprex package (v0.3.0)
于 2020 年 2 月 17 日创建我在 colorRamp
函数上遇到了这个 SO entry,但是,它似乎没有提供任何定义手动 'mid' 点的选项。
我也在 colorspace
包上看到了这个
感谢任何提示!
您可以在 ggplot
中获取遵循 colorbar
梯度的十六进制值,如下所示:
gg_build()解法
set.seed(1)
data <- data.frame("a"=runif(100),"b"=runif(100))
mean_a <- mean(data$a)
p1 <- ggplot(data)+
geom_point(aes(x=a,
y=b,
color=a),
stat="identity")+
scale_color_gradientn(
colors=c("red","black","green"),
values=c(0, mean_a, 1))+
theme(legend.position = NULL)
# get plot build
build <- ggplot_build(p1)
# select hex value and x-value data
hex_df <- build$data[[1]][, c("colour", "x")]
# order hex value data to follow x-axis
hex_df_ordered <- hex_df[order(hex_df$x),]
比例尺::gradient_n_pal() 解决方案
这可能是您想要使用 scales
包函数 gradient_n_pal
的方法,它由 scale_color_gradientn
:
library(ggplot2)
library(scales)
library(ggpubr)
# create data
set.seed(1)
data <- data.frame("a"=runif(100), "b"=runif(100))
#get mean_a
mean_a <- mean(data$a)
# order the data by a
data <- data[order(data$a),]
# encode the values in a character variable for reference
data$a_char <- as.character(data$a)
# use the scales::gradient_n_pal to create a palette function
pal <- scales::gradient_n_pal(colours = c("red","black","green"),
values= c(0, mean_a, 1))
# use data in a to generate palette-generated values in the data
data$hex_from_scales <- pal(data$a)
# plot with scale_color_gradientn
p1 <- ggplot(data)+
geom_point(aes(x=a,
y=b,
color=a),
stat="identity", show.legend = F)+
scale_color_gradientn(colors=c("red","black","green"),values=c(0, mean_a, 1))+
ggtitle("Using scale_color_gradientn ")+
theme(legend.position = NULL)
# plot with scale_color_manual and gradient_n_pal generated hex values
p2 <- ggplot(data)+
geom_point(aes(x=a,
y=b,
color=a_char),
stat="identity", show.legend = F)+
scale_color_manual(values = data$hex_from_scales)+
ggtitle("Using gradient_n_pal")+
theme(legend.position = NULL)
plots <- ggpubr::ggarrange(p1, p2, ncol = 2)
此代码生成这些图:
结论
从两个图的相似性来看,您似乎可以使用以下代码片段获取数值向量的十六进制值:
# create a palette function
pal <- scales::gradient_n_pal(colours = c("red","black","green"),values= c(0, mean_a, 1))
# get palette-generated values from your vector
data$hex_from_scales <- pal(data$a)
同样值得注意的是,此解决方案生成 与上面提出的 ggplot_build()
解决方案略有 不同的十六进制代码。我的眼睛告诉我差异很小。眼见为实!